El análisis de ‘grandes datos’ revela nuevos objetivos para el tratamiento del cáncer de ovario

Un estudio reciente utilizó análisis multiómicos de big data para examinar los cambios en la expresión genética a medida que las células de las trompas de Falopio humanas se vuelven cancerosas.

Después de identificar fallas en varias vías de señalización biológica, los investigadores, dirigidos por Hidenori Machino en el Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada (AIP) y el Instituto de Investigación del Centro Nacional del Cáncer en Japón, pudieron predecir un tratamiento efectivo y probarlo, lo que promete. resultados. El estudio fue publicado en Medicina Experimental y Molecular.

El cáncer de ovario es uno de los cánceres más graves que afectan al sistema reproductivo femenino, siendo el cáncer de ovario seroso de alto grado (HGSOC) el más letal. Este tipo de cáncer, como muchos otros, no está provocado por una única mutación, lo que hace que sea más difícil de tratar. Entonces, en lugar de observar secuencias de ADN, el equipo se centró en los perfiles epigenéticos: cambios encendidos y apagados dentro de un tipo de célula específico que afectan la expresión genética y, en este caso, conducen a la formación de tumores.

El HGSOC ocurre en las trompas de Falopio y los casos más graves no responden a la quimioterapia. Utilizando células derivadas de células epiteliales de las trompas de Falopio humanas, cultivadas en diferentes condiciones y estudiadas mediante un análisis ómico integrativo especial, los investigadores conquistaron este tipo de tumor.

«Este análisis integra y analiza grandes cantidades de datos de múltiples técnicas de alto rendimiento, incluidas ATAC, ChIP y secuenciación de ARN, para obtener una comprensión holística de los sistemas biológicos complejos», dice Machino.

El análisis multiómico predijo que los factores específicos que controlan la expresión genética actúan de manera anormal durante la tumorigénesis, precisamente cuando las células pasan de normales a cancerosas. Estas predicciones se probaron comparando los niveles de proteína entre células normales y cancerosas.

Las predicciones se hicieron realidad y los investigadores descubrieron que ciertas proteínas, conocidas como complejo AP-1, son hiperactivas en las células cancerosas. Estas proteínas desempeñan un papel en la estimulación del crecimiento y la propagación de las células cancerosas. Además, se descubrió que otro grupo de proteínas, la familia GATA, que normalmente ayuda a controlar el movimiento celular, era menos eficaz en las células cancerosas.

El análisis también identificó genes específicos (MAF, GATA6 y DAB2) que desempeñan un papel importante en el control del crecimiento del cáncer. Al inicio del tumor, estos genes fueron suprimidos epigenéticamente, lo que contribuyó a la formación del tumor. Al comprender cómo la supresión de estos genes causa disfunción, los investigadores pudieron idear una contramedida.

«Nos dimos cuenta de que el culpable era el aumento de la activación de Ras debido a la supresión de genes epigenéticos», dice Machino, «y razonamos que un fármaco que pudiera bloquear eventos en esta vía revertiría la tendencia».

Cuando se probaron con trametinib, un fármaco clínicamente útil que puede bloquear la señalización de Ras, encontraron signos de control epigenético normal, incluida la desupresión de MAF y DAB2.

Los medicamentos como trametinib se conocen como inhibidores de MEK y este estudio predice que pueden ser eficaces en la prevención de tumores en el cáncer de ovario. Además, la supresión de MAF, GATA6 y DAB2 pueden ser biomarcadores útiles.

«Los biomarcadores HGSOC que descubrimos tienen el potencial de usarse para la detección temprana del cáncer de ovario», dice Machino. «Los hallazgos también sugieren nuevos enfoques de tratamiento, que podrían tener un impacto significativo en la sociedad».