Biomarcadores para la detección del cáncer de colon.

Científicos españoles han desarrollado un modelo tentativo de diagnóstico del cáncer de colon basado en un panel de biomarcadores. Los resultados del estudio alcanzan una precisión del 94,45% al clasificar muestras cancerígenas y no cancerígenas. El modelo ha sido desarrollado por Investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM), Universidad del País Vasco, el centro tecnológico Gaiker (Vizcaya) y el Hospital de Cruces de Barakaldo. Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista BMC Cancer.

Se trata de un modelo matemático que utiliza los patrones de expresión de un conjunto de biomarcadores para el diagnóstico objetivo del cáncer de colon. Para este propósito se ha usado la tecnología de chips de ADN o microarrays en combinación con el análisis bioinformático de los datos ofrecidos por estos chips.

Un chip de ADN es una superficie sólida a la cual se une una colección de fragmentos de ADN. Los chips de ADN se usan para analizar la expresión diferencial de genes, analizándose los niveles de miles de ellos de forma simultánea.

De este modo, se ha conseguido identificar un panel de biomarcadores para el diagnóstico precoz del cáncer de colon, consistente en 7 genes capaces de discriminar correctamente muestras cancerígenas de las no cancerígenas.

El cáncer de colon es el tercer tipo de cáncer más común en el mundo y el segundo que más muertes causa a nivel mundial. No obstante, el nivel de supervivencia varía de unos países a otros. Mientras que en EE.UU. el índice de supervivencia está en el 62%, en Europa está en el 43%.

Las razones de este comportamiento tan diferenciado no están del todo claras. No obstante, algunas de ellas apuntan a los programas de revisiones preventivas o “screening” (diseñados para realizar un diagnóstico precoz de enfermedades importantes) y a la calidad de los cuidados, que pueden jugar un papel central en la reducción de la mortandad por cáncer de colón.

A partir de estos datos, la comunidad científica médica le está dando una gran importancia a los programas de “screening” para reducir la incidencia y la mortalidad de este tipo de cáncer a través de la detección de pólipos premalignos, así como al diagnóstico del cáncer en sus primeros estadios.

La investigación analizó los patrones de expresión génica en cáncer de colon en humanos a partir de 31 muestras tumorales que se correspondían con diferentes estadios de la enfermedad, y de otras 33 muestras no tumorales.

Los perfiles de expresión génica derivados de los microarrays se analizaron e interpretaron mediante técnicas de aprendizaje automático y minería de datos. Los investigadores confirmaron los resultados mediante qPCR, una variante de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), utilizada para amplificar y simultáneamente cuantificar de forma absoluta el producto de la amplificación de ácido desoxirribonucleico (ADN).

El próximo objetivo del proyecto es verificar los datos obtenidos hasta la fecha sobre una población de 200 personas (50% sanas y 50% afectadas por cáncer colorrectal). Si fueran confirmatorios, se procedería a escalar el test para su uso con 7.000 individuos, tras lo cual se podrá transferir al tejido empresarial con objeto de garantizar que sus resultados lleguen finalmente a la sociedad.

Técnicas genómicas como los “DNA microarrays”

Los recientes avances en genómica y proteómica han contribuido al entendimiento a nivel molecular del cáncer de colon a través de la evaluación de perfiles de expresión génica y de proteínas en tejido circundante cancerígeno y no cancerígeno, así como en fluidos corporales.

Un análisis rápido y eficaz del cáncer en sus primeros estadios, conllevará indudablemente en el futuro a un diagnóstico precoz y al desarrollo de terapias adecuadas para éste y otros tipos de cáncer.

En este contexto, técnicas genómicas como los DNA microarrays permiten una alta eficacia porque son fiables y rápidos para el análisis de genes a través de la amplia disponibilidad de datos que ofrecen, y por ende incrementan, las posibilidades de descubrimiento de potenciales biomarcadores.