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Biomarcadores en tejido sano podrían prever recaídas en el cáncer de mama más común

Un estudio revela cómo el material genético de las células saludables cercanas a los tumores puede ayudar a anticipar posibles reapariciones de esta enfermedad. Los investigadores pudieron identificar más de 400 genes que mostraron diferencias significativas en su expresión a la hora de sintetizar varias proteínas.

Un investigador mirando el microscopio

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La investigación de la Universidad de las Illes Balears (UIB) y del Instituto de Investigación Sanitaria de las Illes Balears (IdISBa) revela la importancia del tejido sano adyacente a los tumores como fuente de biomarcadores para predecir la reaparición de tumores de cáncer de mama, en su forma más frecuente, desde los estadios iniciales de la enfermedad.

Aunque el llamado cáncer de mama ductal invasivo presenta altas tasas de supervivencia gracias a la detección temprana y a los tratamientos, lo cierto es que entre un 3 y un 15 por ciento de las pacientes puede llegar a sufrir una recaída de esta enfermedad en los años siguientes al tratamiento. Por ello, resulta esencial poder anticipar estas recaídas para mejorar su pronóstico.

Entre un 3 y un 15 por ciento de las pacientes puede llegar a sufrir una recaída de cáncer de mama ductal invasivo

En el trabajo publicado en la revista científica internacional Breast Cancer Research, los investigadores analizaron el tejido sano adyacente al tumor, llamado tejido peritumoral, y lo compararon con el tejido sano más alejado del tumor.

Se centraron específicamente en la expresión génica de estos tejidos, es decir, en la observación de las diferencias que mostraron los genes presentes en los diferentes tejidos a la hora de sintetizar varias proteínas. Gracias a ello, los investigadores pudieron identificar más de 400 genes que mostraron diferencias significativas en su expresión.

Los investigadores se centraron específicamente en la observación de las diferencias que mostraron los genes presentes en los diferentes tejidos peritumorales a la hora de sintetizar varias proteínas

Además, mediante un análisis bioinformático, los investigadores generaron una red de interacciones proteicas de estos genes con expresión incrementada. Estas redes de interacción proporcionaron una imagen dinámica de los primeros cambios moleculares que se producen en el tejido peritumoral desde los primeros estadios de la enfermedad.

Los investigadores destacan que aquellos genes que tienen un papel relevante en estas interacciones proteicas estan mayoritariamente involucrados en los procesos que regulan el crecimiento celular. Esto indicaría que el tejido peritumoral, aparentemente normal, habría recibido señales que lo activan ya en estadios iniciales de la enfermedad.

Utilizando un análisis bioinformático, los investigadores crearon una red de interacciones entre las proteínas asociadas a los genes con expresión elevada. / UIB

Mayor activación aumenta la probabilidad de recaída

En otra fase del estudio, los investigadores trabajaron con datos de estudios previos de supervivencia libre de recaídas. Estos estudios analizan cuánto tiempo tardan las pacientes en presentar una recaída de su enfermedad después de haber recibido tratamiento, lo cual es un indicador importante de la eficacia del mismo.

Los investigadores del GMOT observaron que aquellas pacientes con mayores niveles de expresión de algunos de estos genes presentaban un peor pronóstico de la enfermedad y mostraban un mayor porcentaje de recaídas.

El estudio sugiere que las alteraciones en el tejido peritumoral pueden servir como indicadores tempranos de futuras recaídas y, por ello, los investigadores de la UIB proponen incluir el análisis de este tejido en los protocolos de seguimiento de pacientes con cáncer de mama ductal invasivo durante las revisiones rutinarias, con el objetivo de contribuir a la prevención de futuras recaídas.

Referencia:

Pere Miquel Morla-Barcelo et al. "Unraveling malignant phenotype of peritumoral tissue: transcriptomic insights into early-stage breast cancer". Breast Cancer Research, 2024

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