El cáncer es una enfermedad de la evolución: las células cancerosas crecen y cambian continuamente, y las nuevas mutaciones les permiten propagarse, incluso cuando los tratamientos continúan mejorando. Debido a estos cambios constantes, ha sido notoriamente difícil comprender completamente el proceso de evolución del cáncer.
En este complejo contexto, un equipo internacional de investigadores dirigido por Paul Boutros de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) ha creado una nueva forma de estimar con precisión cómo de rápido evoluciona un cáncer individual utilizando un software de código abierto, que hace que los grandes conjuntos de datos sean fácilmente accesibles para el público. Un artículo que detalla su método se publica en la revista científica Nature Biotechnology.
El enfoque, que se basa en la secuenciación delADN y el crowdsourcing, se puede utilizar ahora para desarrollar una serie de nuevas herramientas y biomarcadores para cualquier tipo de cáncer y podría ayudar a mejorar los resultados de los pacientes. Además de científicos de la UCLA, el equipo está compuesto por investigadores de la Universidad de Toronto, el Instituto Francis Crick de Londres y el Instituto del Cáncer OHSU Knight.
"Cada muestra es solo una instantánea en el tiempo, por lo que queríamos averiguar qué estaba pasando antes de que se tomara esa instantánea"
Boutros, profesor de Urología y Genética Humana en la Escuela de Medicina David Geffen de la UCLA y director de ciencia de datos sobre el cáncer en el Centro Oncológico Integral Jonsson de la UCLA, analiza la importancia de los hallazgos.
"Cada muestra es solo una instantánea en el tiempo, por lo que queríamos averiguar qué estaba pasando antes de que se tomara esa instantánea. Resolver ese problema nos permitiría estimar cómo está evolucionando el cáncer de un individuo, lo que nos diría dónde está el cáncer ahora, pero también hacia dónde se dirige. Eso podría permitirnos crear tratamientos 'evolutivamente conscientes' altamente específicos", expone.
Tal y como declara Boutros, han estandarizado tres tipos principales de herramientas. En primer lugar, crean un estándar informático para análisis evolutivos, incluido un método basado en la nube para ejecutar formatos de datos estándar. En segundo lugar, elaboran una nueva forma de evaluar la precisión de los análisis del genoma del cáncer simulándolos completamente en computadoras de alto rendimiento. En tercer lugar, y lo más difícil, descubren nuevas formas matemáticas de comparar las historias evolutivas reales, comenzando un capítulo en la ciencia de las matemáticas filogenéticas del cáncer.
A juicio del docente, comprender la evolución del cáncer es un problema notablemente difícil. Tiene aspectos matemáticos, estadísticos, biológicos, clínicos y experimentales, y necesita expertos mundiales en cada una de esas áreas. Y es mucho más importante tener a las personas adecuadas en el equipo que tenerlas en la misma ciudad. "Como equipo internacional, hemos tenido videoconferencias semanales de una hora durante casi cinco años, aprendiendo cómo trabajar juntos para resolver los problemas de la evolución del cáncer", comenta.
"Estos resultados transformarán la forma en que se realizan los análisis evolutivos en la investigación del cáncer. Proporcionan un nuevo estándar para los investigadores de todo el mundo y brindan herramientas muy específicas a los biólogos computacionales que desarrollan algoritmos nuevos y mejorados. En términos más generales, este es el tipo de estudio que en última instancia respalda los descubrimientos biológicos clave, brindándonos las herramientas para descubrir de manera precisa, económica y rápida las vulnerabilidades del cáncer", sentencia.