El cáncer es una enfermedad tan heterogénea a nivel molecular como a nivel clínico. Sin embargo, la tecnología permite caracterizar la célula tumoral a un nivel de detalle sin precedentes y el reto actual es desentrañar esta gran cantidad de información para entender la biología de la génesis de los tumores y, sobre todo , para determinar los tratamientos más eficaces en cada paciente.

Con este objetivo se creó la Red de Investigación del Atlas Genómico del Cáncer (The Cancer Genome Atlas Research Network), una iniciativa del National Cancer Institute y el National Human Genome Research Institute de los Estados Unidos para identificar los perfiles moleculares -genoma, epigenoma y transcriptoma-de miles de tumores de los cánceres con mayor prevalencia entre la población.

Núria López-Bigas, junto con Abel González-Pérez y David Tamborero, de la Universitat Pompeu Fabra, han colaborado en este proyecto mediante el análisis de las mutaciones presentes en los tejidos tumorales (principalmente de pulmón, mama, vejiga o cerebro) para identificar cuáles, entre todas las observadas, son realmente alteraciones clave para el desarrollo y progresión de cada tumor.

Durante los últimos años, el grupo de investigación que dirige López-Bigas ha estado trabajando en el desarrollo de dos métodos - oncodriveFM y  oncodriveCLUST- que estudian las señales de selección positiva que caracterizan las alteraciones que sostienen el comportamiento de un cáncer. La selección positiva en el contexto del cáncer es la fijación de alteraciones que confieren ventajas competitivas al tumor durante su evolución.

"Una sola observación en un paciente puede ser una anécdota. Una observación repetida en muchos pacientes es un patrón", explica David Tamborero, colaborador en el consorcio del proyecto. "Disponer del catálogo de alteraciones de muchos pacientes permite detectar estos patrones e identificar los genes causantes de la enfermedad", agregó Tamborero.

Se han identificado patrones genéticos específicos que caracterizan unas 30 subclases de tumores, lo que puede sugerir la conveniencia de realizar estudios clínicos de carácter personalizado para cada tipo de paciente.

Perfil molecular de los distintos tipos de cáncer

Además de estudiar cada enfermedad por separado, los datos generados por el consorcio para el estudio del Atlas Genómico del Cáncer han analizado de una manera integrada. Esto ha permitido no solo identificar los diferentes mecanismos que actúan en un mismo tipo de tumor, sino también caracterizar las diferencias y similitudes entre los cánceres de distintos tejidos.

"Estos resultados permiten avanzar hacia la medicina personalizada, un enfoque en el que el tumor de cada paciente se estudia de manera individual para encontrar el tratamiento más adecuado o desarrollar un tratamiento nuevo específico", comenta Tamborero.

Los diferentes objetivos y los principales resultados de esta iniciativa se presentan en una serie de artículos científicos en los que ha participado el equipo de Lopez-Bigas y que se incluyen en un artículo de referencia publicado la semana pasada en la revista  Nature Genetics.

Trabajos de referencia: 

Cancer Genome Atlas Research Network, John N. Weinstein, Eric A. Collison, Gordon B. Mills, Kenna M. Shaw, Brad A. Ozenberger, Kyle Ellrot, Ilya Shmulevich, Chris Sander, Joshua M. Stuart, et. al. (2013), " The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer Analysis Project", Nature Genetics, 26 de septiembre.

Gonzalez-Perez A, Perez-Llamas C, Deu-Pons J, Tamborero D, Schroeder MP, Jene-Sanz A, Santos A & Lopez-Bigas N. (2013), " IntOGen-mutations identifies cancer drivers across tumor types", Nature Methods, 15 de septiembre, doi:10.1038/nmeth.2642.

Gonzalez-Perez A.; Jene-Sanz A. i Lopez-Bigas N. (2013), " The mutational landscape of chromatin regulatory factors across 4623 tumor samples", Genome Biology, 25 de septiembre, doi:10.1186/gb-2013-14-9-r106.

David Tamborero, Abel Gonzalez-Perez, Christian Perez-Llamas, Jordi Deu-Pons, Cyriac Kandoth, Jüri Reimand, Michael S. Lawrence, Gad Getz, Gary D. Bader, Li Ding i Nuria Lopez-Bigas (2013), " Comprehensive identification of mutational cancer driver genes across 12 tumor types", Scientific Reports, 26 de septiembre, DOI: 10.1038/srep02650.