Los antecedentes familiares, factores de riesgo como la edad o las mutaciones genéticas pueden son algunas de las causas de aparición del cáncer de ovario en mujeres. La tasa de mortalidad se sitúa entre un 45%-50% y es una enfermedad que afecta, mayoritariamente, a mujeres que superan los 40 años de edad. Ahora, una nueva investigación del Imperial College de Londres (Reino Unido) ha descubierto por qué algunas mujeres con la forma más letal de cáncer de ovario responden mucho mejor al tratamiento que otras.
En su investigación, publicada en la revista científica 'Cell Reports Medicine', estos investigadores han confirmado que los tumores de algunas mujeres con cáncer de ovario grave de alto grado (HGSOC, por sus siglas en inglés) contienen un tipo de tejido linfoide conocido como estructuras linfoides terciarias o TLS y que la presencia de este tejido da a las mujeres un pronóstico significativamente mejor. También han identificado genes en el HGSOC que son importantes para la formación y el funcionamiento de las TLS.
Los investigadores están descubriendo TLS, que en cierto modo son similares a los tejidos linfáticos "normales", en distintos tipos de tumores
El sistema linfático de nuestro organismo ayuda a combatir las infecciones mediante la producción de células inmunitarias como las células T y los anticuerpos. Pero los investigadores están descubriendo TLS, que en cierto modo son similares a los tejidos linfáticos "normales", en distintos tipos de tumores.
Al analizar los tumores de 242 pacientes con HGSOC antes del tratamiento y compararlos con las tasas de supervivencia sin progresión, los investigadores descubrieron que las mujeres que presentaban TLS en sus tumores tenían un resultado significativamente mejor.
"La gente tiende a pensar que toda la actividad de las células cancerosas es puramente maligna, pero la realidad es menos clara. Los tumores pueden secuestrar una serie de procesos corporales normales y, en este caso, parecen estar secuestrando la formación de tejido linfoide humano normal dentro de sí mismos. Algunas de estas estructuras linfoides son capaces de madurar y activar células T, que podrían atacar al propio cáncer", ha explicado Haonan Lu, líder de la investigación.
Cada año se diagnostica HGSOC a unas 7.500 mujeres y, como suele descubrirse tarde, muchas pacientes sufren recaídas de la enfermedad, lo que da lugar a una tasa de supervivencia a cinco años inferior al 40 por ciento. Actualmente se trata con cirugía y quimioterapia.
El equipo fue capaz de identificar las mutaciones genéticas relevantes implicadas en la formación del TLS del cáncer, algunas de las cuales se sabe que tienen funciones inmunosupresoras.
También descubrieron que otro conjunto de genes, entre ellos el DCAF15, desempeña un papel en la interacción con los tejidos TLS una vez formados
Los investigadores descubrieron que las mutaciones de copia en los genes IL15 y CXCL10 en el HGSOC pueden inhibir la formación de tejido linfoide. También descubrieron que otro conjunto de genes, entre ellos el DCAF15, desempeña un papel en la interacción con los tejidos TLS una vez formados, probablemente haciéndolos más o menos activos.
"Existe un gran potencial para dirigirnos a estos genes y obtener beneficios en el tratamiento del cáncer de ovario. Ahora está quedando claro cómo interactúan los antecedentes genéticos del tipo de tumor con un TLS para que éste tenga más o menos función, y eso nos ayudará a identificar posibles dianas terapéuticas", ha remachado Haonan Lu.
Los investigadores también han desarrollado, por primera vez, un posible método de identificación de pacientes con altos niveles de TLS a partir de tomografías computarizadas estándar, utilizando inteligencia artificial. De este modo se podría detectar más rápidamente a las mujeres que se beneficiarían de distintos tratamientos.
El equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para detectar las estructuras internas de los tumores
Aunque el TAC forma parte del tratamiento estándar de la enfermedad, los tejidos del TLS no son visibles para el ojo humano en un TAC normal. Sin embargo, el equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para detectar las estructuras internas de los tumores y lo ha probado con éxito en exploraciones de pacientes que se sabe tienen tejidos de TLS.
"Esta prueba de identificación no invasiva significa que los oncólogos podrán determinar en el futuro si un paciente tiene un TLS alto o bajo y tratarlo en consecuencia", ha finalizado otro de los responsables de la investigación, Eric Aboagye.