El profesor Venkata Manem, afiliado a la Facultad de Medicina de la Universidad Laval y al Centro de Investigación del CHU de Quebec - Universidad Laval, acaba de hacer un avance prometedor para la investigación preclínica en el campo de la radio-oncología de precisión.
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Actualmente, el personal médico utiliza un modelo de radioterapia de talla única, con una dosis y una frecuencia de radiación determinadas, sin tener en cuenta las características genómicas del tumor.
"Algunos cánceres serán más sensibles o más resistentes a diferentes tipos y regímenes de radiación. Identificando a las pacientes y los pacientes que pueden recibir dosis más bajas, podríamos disminuir la toxicidad del tratamiento. También podríamos ajustar la dosis para los tumores más resistentes o combinarla con otra terapia", explica el investigador Manem, anteriormente profesor con financiación de la Universidad de Quebec en Trois-Rivières.
Por el momento, los marcadores de predicción para la radioterapia pueden aplicarse de manera general a todos los cánceres, pero el equipo apunta a marcadores específicos según el tejido en el que se desarrolla el tumor. "Con la disponibilidad de datos específicos de tejidos, podríamos eventualmente obtener firmas para diferentes tipos de cánceres como los de mama, próstata y pulmón", se entusiasma el profesor Venkata Manem.
"Todas las tumores son diferentes, incluso si se clasifican en el mismo grupo, en la misma etapa y con las mismas características anatómicas. Difieren en muchos aspectos, tales como las mutaciones presentes, el microambiente y la componente inmunitaria. Todos estos factores pueden afectar la respuesta a la radioterapia", añade Alona Kolnohuz, primera autora del estudio.
Mediante el uso de datos de líneas celulares combinados con enfoques basados en bioinformática y aprendizaje automático, el equipo de investigación ha identificado un indicador molecular de sensibilidad que podría ser objeto de pruebas preclínicas antes de su aplicación en la clínica.
"La mayoría de los estudios en el campo utilizan el número de células que sobreviven a una dosis de radiación dada, 2 Gy por ejemplo, lo que equivale a mirar un solo punto para sacar conclusiones. Nuestro enfoque utiliza en cambio el área bajo la curva. Nuestros resultados demuestran que este enfoque debe considerarse como un indicador de respuesta a las radiaciones en los estudios preclínicos, ya que considera un rango más amplio de procesos biológicos", explica el profesor Manem.
El siguiente paso de su investigación consiste en validar estas firmas moleculares con datos de pacientes y desarrollar una prueba clínica utilizando métodos basados en el aprendizaje automático. El equipo también desea identificar compuestos radiosensibilizadores que podrían aumentar la eficacia terapéutica de las radiaciones.
"Con la emergencia de omicas y tecnologías basadas en inteligencia artificial, ha llegado el momento de que la medicina de precisión dé un gran salto hacia adelante y se aleje del enfoque convencional de talla única", subraya Venkata Manem. Creemos que los marcadores de sensibilidad a las radiaciones tienen un potencial enorme para ayudar en la toma de decisiones, personalizar el tratamiento y mejorar los resultados."
El estudio ha sido publicado en la revista científica BMC Cancer. Los firmantes son Alona Kolnohuz, Leyla Ebrahimpour, Sevinj Yolchuyeva y Venkata Manem.
La doctoranda en medicina molecular Alona Kolnohuz, primera autora del estudio, y Venkata Manem, profesor de la Facultad de Medicina e investigador en el Centro de Investigación del CHU de Québec - Universidad Laval