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CIBERONC

Diseñan una metodología de análisis digital y genómico para detectar la agresividad en el tumor de útero y predecir metástasis

Aunque el cáncer de útero es el más frecuente del aparato reproductor femenino, es de baja prevalencia en la sociedad, lo que explica un conocimiento inferior respecto a otro tipo de tumores más frecuentes

El Grupo de Investigación Traslacional de Tumores Sólidos Pediátricos del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA participa en el diseño de una metodología basada en la integración de técnicas de análisis digital y genómico de los elementos que forman parte del frente de invasión tumoral (interfaz entre el tejido tumoral y el sano) para inferir agresividad en dos tipos diferentes de tumores agresivos de útero: adenocarcinomas (tumores que se originan en el endometrio) y leiomiosarcomas (tumores que se originan en el miometrio). Este proyecto se desarrolla junto a otros grupos de investigación españoles del Programa de Investigación de Tumores de Baja Prevalencia del CIBERONC (Centro de Investigación Biomédica en Red de Cáncer) del Instituto de Salud Carlos III, recientemente denominado Grupo de Diagnóstico y Terapia de Precisión.

Aunque el cáncer de útero es el más frecuente del aparato reproductor femenino, es de baja prevalencia en la sociedad, lo que explica un conocimiento inferior respecto a otro tipo de tumores más frecuentes. Incrementar el conocimiento de estas patologías es el objetivo del Grupo de Diagnóstico y Terapia de Precisión del CIBERONC, al que pertenece el citado grupo de INCLIVA.

El actual trabajo tiene como investigadores principales a los doctores Rosa Noguera, coordinadora del Grupo de Investigación Traslacional de Tumores Sólidos Pediátricos de INCLIVA, y Xavier Matias-Guiu, jefe de servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario de Bellvitge. Su desarrollo y resultados se resumen en el artículo ‘Integrating digital pathology with transcriptomic and epigenomic tools for predicting metastatic uterine tumor aggressiveness’, publicado recientemente en Frontiers in Cell and Developmental Biology, que tiene como co-autora primera a Sofía Granados Aparici, investigadora del Grupo de la Dra. Noguera en INCLIVA.

El punto de partida era un estudio previo en el que se empleaban las mismas herramientas para evaluar las diferencias entre estos dos tipos de tumores antes de la metástasis. Ahí ya se observaban pequeñas diferencias en su respuesta antimicrobiana.

El campo de la oncología de precisión se verá muy beneficiado con la aparición de este tipo de herramientas, ya que permiten determinar qué elementos de los que componen el tumor son claves para predecir metástasis, qué tipo de terapias novedosas pueden aumentar la efectividad de los tratamientos actuales y cuáles son más específicas y personalizadas para mejorar la calidad de vida de las pacientes.

En este estudio, desarrollado a lo largo de dos años y concluido en septiembre de 2022, se han comparado distintos aspectos de la composición de los elementos del tumor en la zona de invasión al tejido sano en muestras de biopsias de adenocarcinoma y leiomiosarcoma antes y después de su metástasis a pulmón.

En primer lugar, mediante análisis de imagen digital, se han estudiado los patrones de andamiaje de un tipo de fibras de colágeno, las fibras reticulares. La organización de las fibras en el frente de invasión tumoral en otros tumores, como el de mama, ya permite determinar si el tumor tiene un comportamiento más o menos agresivo. En segundo lugar, se ha obtenido información sobre los tipos de células inmunitarias que se infiltran en la zona de invasión, ya que las células inmunes tienen un valor esencial en la lucha contra la agresividad tumoral y han permitido la emergencia de terapias novedosas como la inmunoterapia.

Finalmente, se han estudiado de forma detallada, los cambios a dos niveles genómicos: el epigenómico, que determina cómo se ve facilitada la activación de los genes, y el transcriptómico, que muestra qué genes están activos. Comparando estos dos tipos de tumores agresivos de útero, los investigadores han observado una clara asociación entre la disposición de las fibras de reticulina, la composición de células inmunitarias y los cambios genómicos, factores que indicarían que un tumor es más agresivo que el otro.

Junto con la supervisión y validación de los patólogos expertos, el desarrollo de estas metodologías integradoras podría incorporarse a la evaluación patológica rutinaria para incrementar la precisión a nivel diagnóstico, pronóstico y/o terapéutico.

Los tumores agresivos uterinos, como el resto de tumores de baja prevalencia, requieren la colaboración entre instituciones y hospitales para poder establecer cohortes con un número suficiente de pacientes para los estudios de investigación. La cohorte de estudio se realizó mediante la contribución de muestras de pacientes procedentes del Hospital Universitari Vall d’Hebron y Hospital Universitari de Bellvitge de Barcelona, Hospital Universitari Arnau de Vilanova de Lleida, Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla y Hospital Universitario de Oslo.

La publicación del artículo en Frontiers in Cell and Developmental Biology representa el resultado de la sólida colaboración entre los distintos grupos de tumores de baja prevalencia de CIBERONC. El estudio, además de abordar futuras alternativas clínicas de tratamiento oncológico de tumores uterinos agresivos, sienta las bases para una estrecha colaboración multidisciplinar y de alcance transversal en la investigación de otros tipos de tumores más prevalentes. Con el fin de desarrollar una estrategia más integrativa, se intentarán optimizar sistemas de inteligencia artificial, biosensores y modelos 3D sintéticos para identificar posibles dianas terapéuticas e implementar regímenes terapéuticos personalizados.

El estudio ha recibido financiación del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), CIBERONC y Grupos Coordinados Estables de la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC).


Referencia del estudio:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcell.2022.1052098/full

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