Un estudio realizado por investigadores del Centro Oncológico de Mayo Clinic en Florida está validando el uso de la secuenciación genómica para predecir la probabilidad de que los pacientes con cáncer gástrico se beneficien de la quimioterapia o de la inmunoterapia. El estudio se publica en Nature Communications.
«El cáncer gástrico es una de las principales causas de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo», dice Tae Hyun Hwang, Ph.D., presidente del Departamento de Salud de Florida en el Centro Oncológico de Mayo Clinic en Florida.
El Dr. Hwang dice que la mayoría de los pacientes con cáncer gástrico son tratados con quimioterapia y, a veces, inmunoterapia, como parte de su plan de tratamiento. Sin embargo, no todos los pacientes obtienen beneficios de estas terapias.
«Buscamos utilizar la secuenciación genómica para construir un modelo que prediga la probabilidad de que un paciente se beneficie de la quimioterapia o de la inmunoterapia», dice el Dr. Hwang.
Para construir este modelo, el Dr. Hwang y su equipo desarrollaron e implementaron un algoritmo de aprendizaje automático que integró datos genéticos de más de 5,000 pacientes. Luego, el equipo desarrolló una firma molecular que consta de 32 genes que podrían usarse para guiar las decisiones de atención al paciente.
«Nos complació que nuestra firma de 32 genes proporcionara no solo información pronóstica, sino que también predijera el beneficio del paciente de la quimioterapia y la inmunoterapia», dice el Dr. Hwang. «En particular, nos sorprendió que la firma de 32 genes que identificamos fuera capaz de predecir la respuesta de un paciente a la inmunoterapia porque la identificación de biomarcadores confiables para la respuesta a la inmunoterapia en pacientes con cáncer gástrico ha sido un desafío para el campo».
El Dr. Hwang dice que la firma molecular de 32 genes aún necesita validación prospectiva, pero cree que eventualmente podrá identificar a los pacientes que probablemente responderán a la quimioterapia y la inmunoterapia. «Del mismo modo, también podríamos identificar a los pacientes que es poco probable que se beneficien de la quimioterapia y la inmunoterapia, ahorrándoles así los posibles efectos secundarios de estas terapias», dice el Dr. Hwang.
El Dr. Hwang y su equipo también están trabajando para desarrollar nuevos ensayos basados en el nivel de expresión de uno o varios genes para hacer que los biomarcadores sean más accesibles y fáciles de implementar en el entorno clínico. «Estamos trabajando en algoritmos de inteligencia artificial que utilizan imágenes histopatología diagnósticas para identificar a los pacientes con más probabilidades de obtener beneficios de la inmunoterapia», dice el Dr. Hwang. «También estamos estudiando los mecanismos moleculares de la resistencia a la inmunoterapia disponibles por los enfoques de aprendizaje automático e inteligencia artificial que hemos desarrollado en nuestro laboratorio».
MEDICA-tradefair.com; Fuente: Centro Oncológico de Mayo Clinic
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