Nuevos biomarcadores de pronóstico y genes impulsores del cáncer encontrados en la materia oscura del genoma del cáncer
Catálogo de 166 biomarcadores generados mediante el análisis de aprendizaje automático de ARN largos no codificantes
Se ha descubierto un nuevo lote de biomarcadores pronósticos del cáncer en un área en la que pocos han buscado antes. Los investigadores han desvelado un catálogo de 166 biomarcadores pronósticos, generados mediante el análisis de ARN no codificantes largos (lncRNA), poco estudiados en la investigación del cáncer. Además, uno de los biomarcadores del catálogo ha demostrado ser muy eficaz para clasificar los gliomas (cánceres cerebrales) como de bajo o alto riesgo. Los resultados demuestran el potencial de los lncRNAs como biomarcadores clínicos y posibles dianas terapéuticas, abren nuevos caminos en la investigación de biomarcadores y biología del cáncer y se suman a la ciencia emergente sobre el papel de la desregulación de los ARN no codificantes en el cáncer.
El estudio, publicado en Cell Reports y codirigido por el Dr. Jüri Reimand, investigador principal del Instituto de Investigación del Cáncer de Ontario (OICR), y el Dr. Daniel Schramek, investigador principal del Instituto de Investigación Lunenfeld-Tannenbaum (LTRI), utilizó el aprendizaje automático para evaluar 5.600 posibles biomarcadores de lncRNA frente a casi 9.500 muestras de cáncer de 30 tipos de cáncer. Esto redujo el campo a 166 lncRNAs que se correlacionaron con la supervivencia de los pacientes. En un entorno clínico, estos biomarcadores podrían utilizarse para aumentar el valor predictivo de las variables clínicas, las características moleculares y los subtipos de cáncer para predecir mejor los resultados de los pacientes.
Dentro de su catálogo, los investigadores se centraron en un lncRNA, llamado HOXA10-AS, que su análisis inicial de aprendizaje automático reveló que era un fuerte candidato como biomarcador pronóstico para estratificar a los pacientes como de bajo o alto riesgo de cáncer cerebral. Para confirmar los resultados de su análisis de aprendizaje automático, lo probaron con un nuevo conjunto de datos de cáncer cerebral, generado por coautores con sede en Shanghái (China), dirigidos por el Hospital Huashan.
Animado por los resultados del aprendizaje automático, el equipo pasó a la validación biológica funcional utilizando células cancerosas derivadas de pacientes, xenoinjertos y modelos de organoides. Estos pasos no sólo confirmaron que HOXA10-AS puede actuar como un sólido biomarcador, sino también como una potencial diana terapéutica, ya que desempeña un papel en varias vías biológicas importantes en el cáncer cerebral. Por ejemplo, la sobreexpresión de HOXA10-AS se asoció a un aumento de la invasión celular, mientras que la reducción de sus niveles inhibió la proliferación celular, ambas características importantes del cáncer cerebral.
Estos experimentos biológicos también proporcionaron más pruebas del comportamiento "tipo interruptor" que exhibe HOXA10-AS y su relación con los resultados de los pacientes. La falta de expresión de este lncRNA se asoció a tumores cerebrales de bajo riesgo y la alta expresión a tumores agresivos.
"Estamos entusiasmados con los resultados de este estudio, que no sólo ha aportado nuevos biomarcadores y conocimientos sobre la biología del cáncer, sino que también nos motiva a seguir explorando el transcriptoma del cáncer en busca de nuevos descubrimientos para ayudar a los pacientes", afirma Reimand, cuyo equipo dirigió el análisis de aprendizaje automático. "Sólo hemos empezado a arañar la superficie del papel de los ARN en el cáncer y estamos preparados para hacer más descubrimientos a medida que la secuenciación del transcriptoma completo sea más habitual en la clínica y haya más datos disponibles."
"Anotar funcionalmente los genomas del cáncer e identificar nuevos biomarcadores de la supervivencia de los pacientes, pero también los genes que regulan la agresividad de los cánceres, es de suma importancia para nuestro objetivo de la oncología de precisión, la idea de mejorar la terapia del cáncer basándose en las alteraciones genéticas encontradas dentro de un tumor", dice Schramek, cuyo equipo dirigió el análisis funcional. "Un conocimiento profundo de los factores que impulsan el inicio y la progresión del cáncer facilitará la identificación de nuevas dianas terapéuticas y estrategias de tratamiento".
"Enhorabuena al OICR, al LTRI y a sus socios investigadores por haber realizado este nuevo e importante descubrimiento en la investigación del cáncer", afirma Jill Dunlop, Ministra de Colegios y Universidades. "Los habitantes de Ontario pueden estar orgullosos del papel de liderazgo que ha desempeñado el OICR en esta iniciativa, que podría dar lugar a muchos más descubrimientos sobre el cáncer que contribuyan a mejorar los resultados de los pacientes en el futuro. El OICR tiene un impresionante historial de ayuda para llevar los descubrimientos e innovaciones oncológicas a la aplicación en el mundo real, y su éxito se refleja en algunos de los trabajos pioneros que tienen lugar en nuestras universidades e institutos de investigación de categoría mundial."
"Los hallazgos del Dr. Reimand y sus colaboradores demuestran que el estudio de las regiones no codificantes del genoma del cáncer tiene un gran valor. El descubrimiento de biomarcadores robustos y nuevas dianas terapéuticas es fundamental para desarrollar la próxima generación de medicina de precisión", afirma el Dr. Lincoln Stein, Jefe de Oncología Adaptativa del OICR. "Felicito a todo el equipo por estos importantes hallazgos, que han enriquecido nuestra comprensión de la biología del cáncer y presentan nuevas oportunidades para mejorar la gestión clínica del cáncer."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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