Una prueba tumoral podría ayudar a identificar a los pacientes de cáncer de ovario con una supervivencia pobre prevista, y en el futuro informar sobre nuevos enfoques terapéuticos, como han demostrado los resultados de una importante colaboración internacional.

El documento de investigación dirigido por UNSW Medicine - en el que participaron 125 autores de 86 organizaciones, entre ellas la Universidad del Sur de California (USC), la Universidad de Cambridge, la Universidad de Columbia Británica, el Instituto de Cáncer Huntsman, la Clínica Mayo y el Centro de Cáncer Peter MacCallum de Melbourne - se publicó en Annals of Oncology.

En 2020, se predice que 1.532 mujeres australianas serán diagnosticadas con cáncer de ovario, y 1.068 morirán de la enfermedad este año.

Tiene una supervivencia pobre y el tipo estudiado en este documento - cáncer de ovario seroso de alto grado - es el más común y el peor tipo de supervivencia.

El cáncer de ovario es el octavo cáncer más común en las mujeres, con casi 300.000 nuevos casos en todo el mundo en 2018.

"Realizamos un análisis de 3.769 muestras de tumores de mujeres con cáncer de ovario y descubrimos que podíamos utilizar de forma fiable un trozo de tumor para determinar las posibilidades de supervivencia de una mujer a los cinco años del diagnóstico", dice la autora principal, la profesora Susan Ramus, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Wisconsin.

Los investigadores descubrieron que su prueba de expresión genética era sustancialmente mejor para predecir la supervivencia que el uso de la edad y la etapa del cáncer de una paciente.

"Cuando las mujeres se dividieron en cinco grupos, descubrimos que las mujeres cuya expresión genética tumoral se asociaba con el mejor pronóstico tenían nueve años de supervivencia, mientras que las mujeres del grupo de supervivencia más pobre tenían dos años de supervivencia, lo cual es una diferencia muy grande", dice la profesora Ramus.

"Nuestra visión es que los clínicos podrían utilizar nuestra prueba en el diagnóstico para identificar el grupo de pacientes que no saldrían bien con los tratamientos actuales y ofrecerles potencialmente alternativas - por ejemplo, podríamos poner a esos pacientes en ensayos clínicos y ofrecerles diferentes tratamientos que podrían mejorar su supervivencia".

Para el estudio, el equipo utilizó un conjunto de muestras de entrenamiento y un conjunto de pruebas - casi 4000 muestras en total.

"Utilizando novedosos enfoques estadísticos, analizamos los datos de seis estudios previos de expresión genética, que nos ayudaron a identificar los genes que probablemente estén implicados en la supervivencia del cáncer de ovario seroso de alto grado", dice el primer autor del trabajo, el Dr. Joshua Millstein de la USC.

Después de reunir un panel de unos 500 genes candidatos, el equipo midió la expresión génica en las 4000 muestras utilizando la plataforma NanoString.

"Para predecir la supervivencia de la expresión genética, elegimos uno de los cuatro métodos de aprendizaje automático, un enfoque llamado 'red elástica', que obtuvo los mejores resultados en los datos de entrenamiento", dice el Dr. Millstein.

"Utilizamos el conjunto de entrenamiento para determinar qué genes podrían utilizarse en la predicción, y luego los probamos para ver si obteníamos los mismos resultados en el otro conjunto", dice el profesor Ramus.

La profesora Ramus es cofundadora del consorcio de análisis de tejido tumoral del ovario (OTTA), un grupo internacional de investigadores que están trabajando en una serie de diferentes proyectos 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, lo cual es un montón de muestras para una enfermedad rara como el cáncer de ovario", dice.

"Eso es lo que nos ha permitido desarrollar esta herramienta de pronóstico - otros grupos han tratado antes de mirar el pronóstico, pero nada se ha utilizado clínicamente. Por el momento, sólo la edad y la etapa de la paciente se utilizan para determinar la supervivencia, por lo que algo como nuestra herramienta es muy necesaria."

Los investigadores dicen que seleccionaron genes para el análisis que tenían objetivos conocidos de drogas.

"Algunos de los genes que identificamos como predictores de una buena o mala supervivencia pueden ser objetivos potenciales para nuevos tratamientos. Por el momento, la mayoría de los pacientes con cáncer de ovario reciben el mismo tratamiento, no es como el cáncer de mama u otros cánceres en los que miran el tumor y seleccionan entre una serie de tratamientos. Así que esta es una manera de estratificar a los pacientes y potencialmente dar un tratamiento más personalizado en el futuro".

Para validar más los hallazgos, el equipo de investigación quiere incluir la prueba en un estudio prospectivo y ensayos clínicos.

"Potencialmente, podríamos incorporarla dentro de un ensayo clínico para que las mujeres a las que se les predice una mala supervivencia puedan obtener tratamientos alternativos lo más rápido posible", dice el Prof. Ramus.

Los investigadores esperan que su prueba esté lista para su uso clínico en un futuro próximo.

Fuente: University of New South Wales