Un mateix tumor, o inclús una mateixa cèl·lula tumoral, pot presentar múltiples alteracions del genoma a la vegada: mutacions puntuals, reordenaments, pèrdues o guanys de fragments concrets, entre d’altres. Entendre com aquestes alteracions determinen quins gens i quins no s’expressaran en un tumor concret, el que els investigadors anomenen “identitat transcripcional”, és clau per definir les característiques del tumor, com per exemple, el seu estat de diferenciació, la seva capacitat de generar metàstasi, o d’esquivar el sistema immunitari. En última instància, conèixer bé les característiques d’un tumor és el que ens ajudarà a identificar les seves vulnerabilitats i poder atacar-les a través del tractament més adient.
Un equip de la Universitat de Columbia de Nova York, amb la participació de l’investigador de l’Institut Català d’Oncologia (ICO) i de l’Institut d’Investigació Biomèdica de Bellvitge (IDIBELL), Alváro Aytés, ha analitzat, a través d’algoritmes computacionals, les dades genòmiques de 10.000 tumors dels 20 càncers més freqüents. L’objectiu de l’estudi era identificar les proteïnes reguladores responsables de canalitzar la informació provinent de les alteracions genòmiques i transformar-la en la identitat transcripcional pròpies del càncer.
L’estudi, publicat a la revista Cell, ha identificat fins a 112 subtipus de tumors definits per 407 d’aquestes proteïnes reguladores que canalitzen la informació. A més, l’anàlisi ha posat en evidència que els 112 subtipus tumorals es poden catalogar a partir del grau d’activació/inactivació de només 24 grups de proteïnes reguladores, o el que és el mateix, la combinació de 24 característiques fonamentals de càncer. Conèixer quines són les característiques fonamentals que presenta un càncer concret ens pot ajudar a fer una previsió molt fiable del pronòstic d’aquell pacient.
Aytés afirma que “aquests resultats mostren el control jeràrquic de les propietats que caracteritzen cada tumor”, i afegeix, “El grau d’activació o inactivació de cadascuna de les 24 proteïnes reguladores identificades defineix la identitat transcripcional dels tumors, facilitant-ne el seu coneixement i abordatge terapèutic”.
Andrea Califano, cap del Departament de Biologia de Sistemes de la Universitat de Columbia, i líder d’aquest treball, afirma que “fins ara en la medicina personalitzada analitzàvem quin entre milers de gens causava una malaltia i esperàvem que hi hagués un fàrmac que actués contra aquest”. Però afegeix, “aquest estudi suggereix que en lloc de necessitar un fàrmac per a cada gen podríem treballar amb un nombre reduït de fàrmacs que actuéssim sobre els 24 mòduls definits”.
Els investigadors han validat alguna de les característiques fonamentals descrites en càncers de pròstata o ronyó, entre d’altres. I mitjançant tècniques d’edició genètica i tractaments farmacològics han demostrat que les prediccions fetes a través d’algoritmes es complien en els assajos amb models experimentals.
Finalment, cal destacar que tota la informació i models matemàtics extrets d’aquest estudi s’han posat immediatament a l’abast de la comunitat científica mitjançant una aplicació web. D’aquesta manera, els investigadors que ho vulguin podran analitzar les dades genòmiques dels tumors dels seus pacients amb aquests nous models.
Article original: A modular master regulator landscape controls cancer transcriptional identity