El cáncer de seno triple negativo no tiene terapia farmacológica dirigida y, como tal, la única esperanza para estos pacientes es la quimioterapia. El cáncer de seno triple negativo es agresivo y mortal. Actualmente, los pacientes reciben tratamiento con quimioterapia pero no hay garantía de éxito -- y desafortunadamente, para aquellos que la quimioterapia no funciona, la tasa de supervivencia sigue siendo solo de 12 meses.
Los médicos están recurriendo a terapias combinadas, cócteles de medicamentos, en un esfuerzo por matar el cáncer. Sin embargo, no hay una manera confiable de predecir qué combinaciones, entre cientos, funcionarán y funcionarán rápidamente para un paciente individual con triple-negativo del cáncer de mama.
Los investigadores de Monash han utilizado datos genéticos y de tratamiento de células cancerosas triple negativas cultivadas en el laboratorio y de cientos de pacientes en todo el mundo para desarrollar un programa informático, que ha revelado una combinación de medicamentos previamente desconocida que puede ser la respuesta a laenfermedad. Escribir en la revista PLOS Biología Computacional , el Dr. Lan Nguyen del Instituto de Descubrimiento de Biomedicina Monash y su equipo creen que el modelo de computadora eventualmente se convertirá en una aplicación que los médicos pueden usar para combinar las mejores combinaciones de medicamentos para pacientes individuales que se presentan con la enfermedad.
Las células de cáncer de mama triple negativo pueden desarrollar resistencia a un solo fármaco dirigido en cuestión de días, a veces en horas, en gran medida al redirigir las vías de señalización dentro de las células.
"Es similar a cuando hay un accidente automovilístico, y el tráfico logra redirigirse a su alrededor sin causar un embotellamiento", dijo el Dr. Nguyen.
"Pero aún se desconoce exactamente cómo estas células cancerosas encuentran nuevas rutas para evitar el efecto del medicamento", agregó.
El equipo de Monash, en colaboración con colegas del Instituto Weizmann en Israel, ha caracterizado una red de señalización clave que impulsa el crecimiento de los cánceres de seno triple negativos y desarrolló un modelo de computadora que puede predecir cómo la red se redirige en respuesta aun agente farmacológico particular
Este nuevo modelo y sus predicciones les permitieron clasificar varias combinaciones de medicamentos en cuanto a cuáles son las más propensas a vencer al cáncer, al bloquear la nueva ruta emprendida por las células cancerosas. Utilizando datos de The Cancer Genome Atlas, una base de datosde los genes del cáncer y las historias de pacientes administradas por los Institutos Nacionales de Salud de los EE. UU., los investigadores probaron su tabla de combinaciones de medicamentos para determinar su éxito en personas que habían sobrevivido al cáncer de mama triple negativo.
Es importante que puedan saber, al examinar la información genómica y proteómica de un paciente e ingresar esta información en su modelo de computadora, quién puede beneficiarse de esta combinación de medicamentos y quién no, de modo que no se pierda un tiempo precioso en el tratamiento de un paciente con eldrogas equivocadas
Los investigadores encontraron una combinación previamente desconocida de dos medicamentos que el modelo predice que podría tener éxito en el tratamiento de esta enfermedad que anteriormente no se podía tratar, según el Dr. Sungyoung Shin, primer autor del artículo.
"Esperamos tener esta nueva combinación en ensayos clínicos en dos a cinco años", dijo el Dr. Nguyen.
El modelo de computadora se puede adaptar y usar para determinar combinaciones efectivas de medicamentos para otros cánceres graves, como el pulmón y el melanoma, donde se ha observado un cambio de ruta de la red para evadir el efecto del medicamento, agregó.
El estudio, codirigido por el Dr. Nguyen Monash y la profesora Sima Lev Weizmann, proporciona un avance importante hacia el desarrollo de un tratamiento personalizado para pacientes con cáncer.
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Materiales proporcionados por Universidad de Monash . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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