Una prueba de tumor podría ayudar a identificar a los pacientes con cáncer de ovario con una supervivencia precaria prevista y, en el futuro, informar nuevos enfoques terapéuticos, según han demostrado los resultados de una importante colaboración internacional.
El artículo de investigación dirigido por UNSW Medicine, que involucra a 125 autores de 86 organizaciones, incluidas la Universidad del Sur de California USC, la Universidad de Cambridge, la Universidad de Columbia Británica, el Huntsman Cancer Institute, la Mayo Clinic y el Peter MacCallum Cancer Center en Melbourne.- fue publicado en Anales de Oncología .
En 2020, se prevé que 1,532 mujeres australianas serán diagnosticadas con cáncer de ovario y 1,068 morirán a causa de la enfermedad este año. Tiene una supervivencia baja y el tipo estudiado en este documento, cáncer de ovario seroso de alto grado, esel más común y el peor tipo de supervivencia. El cáncer de ovario es el octavo cáncer que ocurre con mayor frecuencia en las mujeres, con casi 300.000 casos nuevos en todo el mundo en 2018.
"Realizamos un análisis de 3769 muestras de tumores de mujeres con cáncer de ovario y descubrimos que podíamos usar de manera confiable un trozo de tumor para determinar qué tan buenas serían las posibilidades de supervivencia de una mujer cinco años después del diagnóstico", dice la autora principal, la profesora Susan Ramusde UNSW Medicine.
Los investigadores encontraron que su prueba de expresión genética era sustancialmente mejor para predecir la supervivencia que usar la edad y el estadio del cáncer de un paciente.
"Cuando se dividió a las mujeres en cinco grupos, encontramos que las mujeres cuya expresión génica tumoral se asoció con el mejor pronóstico tenían una supervivencia de nueve años, mientras que las mujeres del grupo de supervivencia más pobre tienen una supervivencia de dos años, lo cual es una diferencia muy grande", Dice el profesor Ramus.
"Nuestra visión es que los médicos puedan usar nuestra prueba en el momento del diagnóstico para identificar el grupo de pacientes a los que no les iría bien con los tratamientos actuales y potencialmente ofrecerles alternativas; por ejemplo, podemos poner a esos pacientes enensayos y ofrecerles diferentes tratamientos que pueden mejorar su supervivencia ".
Para el estudio, el equipo usó un conjunto de entrenamiento de muestras y un conjunto de prueba, casi 4000 muestras en total.
"Utilizando enfoques estadísticos novedosos, analizamos datos de seis estudios previos de expresión génica, que nos ayudaron a identificar genes que podrían estar involucrados en la supervivencia del cáncer de ovario seroso de alto grado", dice el primer autor del artículo, el Dr. Joshua Millstein de la USC.
Después de armar un panel de aproximadamente 500 genes candidatos, el equipo midió la expresión génica en las 4000 muestras utilizando la plataforma NanoString.
"Para predecir la supervivencia a partir de la expresión genética, elegimos uno de los cuatro métodos de aprendizaje automático, un enfoque llamado 'red elástica', que tuvo el mejor rendimiento en los datos de entrenamiento", dice el Dr. Millstein.
"Usamos el conjunto de entrenamiento para determinar qué genes podrían usarse en la predicción, y luego los probamos para ver si obtuvimos los mismos resultados en el otro conjunto", dice el profesor Ramus.
El profesor Ramus es cofundador del consorcio Ovarian Tumor Tissue Analysis OTTA, un grupo internacional de investigadores que están trabajando en varios proyectos diferentes a gran escala, utilizando las muestras compiladas por el consorcio para abordar importantes cuestiones clínicas..
"El consorcio es único en este espacio porque tiene acceso a miles de muestras, que son muchas muestras para una enfermedad rara como el cáncer de ovario", dice.
"Eso es lo que nos permitió desarrollar esta herramienta de pronóstico; otros grupos han intentado antes analizar el pronóstico, pero no se ha utilizado nada clínicamente. Por el momento, solo la edad y el estadio del paciente se utilizan para determinar la supervivencia, así que algo como nuestrola herramienta es muy necesaria ".
Los investigadores dicen que seleccionaron genes para el análisis que tenían objetivos farmacológicos conocidos.
"Algunos de los genes que identificamos como predictores de una supervivencia buena o mala pueden ser objetivos potenciales para nuevos tratamientos. En este momento, la mayoría de las pacientes con cáncer de ovario reciben el mismo tratamiento; no es como el cáncer de mama u otros cánceres en los queobserve su tumor y seleccione entre una variedad de tratamientos. Por lo tanto, esta es una forma de estratificar a los pacientes y potencialmente dar un tratamiento más personalizado en el futuro ".
Para validar aún más los hallazgos, el equipo de investigación desea incluir la prueba en un estudio prospectivo y ensayos clínicos.
"Potencialmente, podríamos incorporarlo dentro de un ensayo clínico para que las mujeres que se predice que tendrán una baja supervivencia puedan obtener tratamientos alternativos lo más rápido posible", dice el Prof. Ramus.
Los investigadores esperan que su prueba esté lista para uso clínico en un futuro próximo.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Nueva Gales del Sur . Original escrito por Isabelle Dubach. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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