El riesgo de efectos adversos graves en el estado de la sangre y la médula ósea de los pacientes durante la quimioterapia puede predecirse mediante un modelo desarrollado en la Universidad de Linköping (Suecia).

Esta investigación puede permitir utilizar el análisis genético para identificar a los pacientes con una alta probabilidad de efectos secundarios.

El estudio ha sido publicado en npj Systems Biology and Applications.

A menudo es difícil durante el tratamiento del cáncer lograr un equilibrio entre deshacerse del mayor número posible de células tumorales y, al mismo tiempo, no causar efectos secundarios graves.

Una de las propiedades comunes de las células tumorales es que crecen rápidamente y de forma descontrolada.

Por esta razón, los medicamentos de quimioterapia que se utilizan para tratar el cáncer han sido diseñados para matar las células de crecimiento rápido.

Pero el tratamiento también mata las células normales que crecen rápidamente.

Uno de los tejidos más sensibles es la médula ósea, donde se forman varios tipos de células sanguíneas a un ritmo rápido.

Aproximadamente el 25% de los pacientes con cáncer de pulmón que reciben un tratamiento combinado con los medicamentos gemcitabina y carboplatino experimentan efectos secundarios que amenazan la vida en la médula ósea durante el tratamiento estándar.

En muchos casos, el tratamiento debe ser suspendido.

Sabemos que los factores genéticos juegan un papel en la respuesta de un individuo a estos tratamientos.

Es probable que haya interacciones complicadas entre muchos genes.

Por lo tanto, los científicos que realizaron el estudio han investigado si existen firmas genéticas que puedan utilizarse para identificar a los pacientes con un alto riesgo de experimentar efectos secundarios graves a causa del tratamiento.

Esto les permitiría adaptar el tratamiento al individuo con mayor precisión desde el principio: a los que tienen un bajo riesgo de efectos secundarios se les pueden administrar dosis más altas, con un efecto más fuerte sobre el cáncer, mientras que a los que tienen un riesgo más alto se les puede administrar otro tratamiento.

El estudio es una colaboración entre investigadores en farmacogenética y bioinformática.

Determinaron las secuencias completas de ADN de 96 pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que habían sido tratados con gemcitabina/carboplatino.

La secuenciación de todo el genoma de esta manera proporciona información sobre millones de variantes genéticas que pueden ser interesantes.

Los investigadores querían ver si podían encontrar en esta enorme cantidad de datos grupos funcionales de genes que estuvieran vinculados al grado de toxicidad que el tratamiento había tenido en la médula ósea de los diferentes pacientes.

En un primer paso, los investigadores identificaron una red de 215 genes que estaban estrechamente vinculados entre sí.

Esta red era particularmente rica en genes que han sido asociados con estas drogas en estudios anteriores.

El siguiente paso fue reducir el número de variantes genéticas en la red de genes a las 62 que se incluyen en el modelo final.

Los investigadores demostraron que el modelo puede ser usado para clasificar a los pacientes en uno de los dos grupos, con alta o baja probabilidad de experimentar efectos secundarios severos.

"Es extremadamente interesante que los genes involucrados estén asociados con la división celular, en particular en la médula ósea.

Logramos no sólo predecir los efectos secundarios para los pacientes, sino también demostrar que el modelo es biológicamente relevante", dice Henrik Gréen, profesor del Departamento de Ciencias Biomédicas y Clínicas de la Universidad de Linköping.

El modelo de predicción debe ser probado en más estudios antes de que pueda ser utilizado en la clínica.

En el sistema de atención médica sueco se están introduciendo métodos cada vez más avanzados de análisis genético, lo que hace posible a largo plazo introducir este tipo de método, basado en el análisis de muchos genes al mismo tiempo.

"Queremos trabajar para establecer un estándar dentro de la bioinformática translacional, y mostrar que el mismo tipo de método puede ser aplicado en varias situaciones médicas. El material para pacientes aquí puede parecer pequeño, pero aún así hemos demostrado que este enfoque puede utilizarse para predecir la gravedad de los efectos secundarios para los pacientes", dice Mika Gustafsson, profesor titular del Departamento de Física, Química y Biología de la Universidad de Linköping, y, junto con Henrik Gréen, líder del estudio.

Fuente: Universidad de Linköping