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Crean un algoritmo capaz de predecir qué enfermos de cáncer pueden beneficiarse de la inmunoterapia

  • Detecta las alteraciones del ADN que pueden interrumpir la síntesis de proteínas
  • Conocidas como "mutaciones sin sentido", pueden provocar enfermedades hereditarias y cánceres

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El algoritmo identifica qué mutaciones en el genoma son susceptibles de generar enfermedad.
El algoritmo identifica qué mutaciones en el genoma son susceptibles de generar enfermedad.

Científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB) y del Centro de Regulación Genómica (CRG), ambos en Barcelona, y de la Universidad de Radboud (Holanda), han desarrollado un algoritmo que predice qué pacientes de cáncer tienen más probabilidades de beneficiarse de la inmunoterapia.

El algoritmo detecta las mutaciones del ADN que pueden interrumpir la síntesis de proteínas haciendo que no funcionen según lo previsto, unas alteraciones que los científicos llaman "mutaciones sin sentido" y que pueden dar lugar a enfermedades hereditarias y a diferentes tipos de cáncer.

Los investigadores han creado la herramienta NMDetective, que describe todas las posibles mutaciones sin sentido que pueden darse en el genoma humano y mediante un análisis estadístico a gran escala basado en el 'machine learning' o aprendizaje automático, el algoritmo identifica qué mutaciones en el genoma son susceptibles de generar enfermedad.

En la investigación, que publica este martes la revista Nature Genetics, los científicos utilizaron la herramienta NMDetective para analizar miles de variantes genéticas que dan lugar a enfermedades hereditarias en humanos.

"Nos sorprendió observar que, en muchos casos, se predijo que la alteración conduciría a una mayor gravedad de la enfermedad", ha manifestado el jefe del laboratorio de Genome Data Science del IRB de Barcelona y líder del equipo que construyó la herramienta, Fran Supek.

Los resultados del estudio sugieren que la inhibición farmacológica de la alteración de las proteínas podría retrasar la progresión de muchas enfermedades genéticas de distintos tipos.

Según Supek, para distinguir qué pacientes se podrían beneficiar de esta terapia, es necesario utilizar un enfoque de medicina de precisión para determinar la mutación responsable de la enfermedad y el efecto en la mutación, "y aquí es precisamente donde entra en juego la herramienta NMDetective".

Los investigadores también estudiaron el papel de estas mutaciones sin sentido en el cáncer y la interacción entre el tumor y el sistema inmune. "Descubrimos que la actividad de las mutaciones es importante para predecir el éxito de la inmunoterapia en el cáncer", según Supek.

Los investigadores encontraron mutaciones ocultas que no activan el sistema inmune, por lo que NMDetective podría utilizarse para analizar las mutaciones presentes en el tumor para distinguir mejor a los pacientes con cáncer que responderían a la inmunoterapia respecto a los que no.

"Los tumores están plagados de mutaciones genéticas que deberían producir todo tipo de proteínas extrañas. El sistema inmunitario debería detectarlos, identificar las células dañadas y destruirlas", ha detallado Ben Lehner, investigador del Centro de Regulación Genómica, que también participa en el estudio.

"Este algoritmo puede distinguir qué mutaciones activarán y cuales no activarán este sistema de verificación de errores. Lo emocionante es que ya existen medicamentos que bloquean alteraciones genéticas que podrían usarse junto con otros tratamientos para ayudar al sistema inmunitario a reconocer mejor las células tumorales", ha afirmado Lehner.