SE BASA EN PERFILES DE GENES METASTÁSICOSLos pacientes oncológicos están en ocasiones sobretratados debido a la dificultad de identificar a aquéllos con riesgo muy bajo. Con el objetivo de superar este problema, un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo algoritmo que predice el pronóstico del cáncer de mama y cuyos resultados se publican en Nature Communications.
Edwin Wang, del Consejo Nacional de Investigación de Quebec, en Canadá, es el autor principal del trabajo, que presenta una nueva herramienta basada en el análisis de más de mil muestras de cáncer mamario. El algoritmo creado identifica firmas de expresión genética que han sido capaces de predecir la aparición de tumores de bajo riesgo con una eficacia de hasta el 87 por ciento en dos diferentes subgrupos de muestras tumorales. Este detalle es uno de los principales del trabajo, ya que supone una mejora frente a otros test que sólo se aplicaban sobre un subgrupo de tumores.
Genes metastásicosLa tecnología empleada por los autores, que pertenecen al Grupo de Bioinformática y Química Computacional del centro canadiense, se basa en el uso de marcadores pronósticos analizados por microarrays genéticos que se centran en señales de expresión en genes relacionados con la metástasis. La aplicación del algoritmo a las muestras tumorales ha permitido identificar un grupo de firmas genéticas tanto para los subtipos negativos en receptores estrogénicos (RE-) como para los positivos (RE+).
Un uso combinado de estas firmas genéticas permite, según han explicado los investigadores, la estratificación de pacientes en grupos de riesgo bajo, intermedio y alto. Posteriores análisis de redes integradas, basados en la bioinformática, permiten la identificación de módulos en cada uno de los cuales aparecen genes ligados a una determinada firma junto a genes de interacción directa, normalmente proteínas conductoras de mutaciones oncogénicas. Estos módulos son siempre recurrentes en tumores de mama y tienen un papel decisivo en la aparición de posteriores metástasis.
Genes metastásicosLa tecnología empleada por los autores, que pertenecen al Grupo de Bioinformática y Química Computacional del centro canadiense, se basa en el uso de marcadores pronósticos analizados por microarrays genéticos que se centran en señales de expresión en genes relacionados con la metástasis. La aplicación del algoritmo a las muestras tumorales ha permitido identificar un grupo de firmas genéticas tanto para los subtipos negativos en receptores estrogénicos (RE-) como para los positivos (RE+).
Un uso combinado de estas firmas genéticas permite, según han explicado los investigadores, la estratificación de pacientes en grupos de riesgo bajo, intermedio y alto. Posteriores análisis de redes integradas, basados en la bioinformática, permiten la identificación de módulos en cada uno de los cuales aparecen genes ligados a una determinada firma junto a genes de interacción directa, normalmente proteínas conductoras de mutaciones oncogénicas. Estos módulos son siempre recurrentes en tumores de mama y tienen un papel decisivo en la aparición de posteriores metástasis.
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