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Predicciones precisas del resultado del cáncer de ovario son posibles con un nuevo sistema de clasificación

Predicciones precisas del resultado del cáncer de ovario son posibles con un nuevo sistema de clasificación

Crédito: Unsplash/CC0 Dominio público

El nuevo método desarrollado por Oxford para subtipificar el cáncer de ovario ha sido validado en una colaboración reciente entre la Universidad de Oxford y el Imperial College Londres. Apodado el «Clásico de Oxford», los investigadores han demostrado que permite la predicción precisa del resultado de la enfermedad del paciente, así como el desarrollo de nuevas terapias dirigidas contra el cáncer.

Los investigadores han descubierto e identificado subtipos de células de cáncer de ovario, que luego se pueden usar para identificar con precisión qué subtipos de cáncer de ovario tienen probabilidades de provocar resultados de cáncer más graves, un enfoque que se ha denominado «Clasificación de Oxford del carcinoma de la Ovary’ o «Oxford Classic» para abreviar.

El Oxford Classic, que se desarrolló en Oxford el año pasado, proporcionará predicciones mucho más precisas para el resultado de la enfermedad en los pacientes, además de ayudar a los investigadores a desarrollar terapias dirigidas. para cada tipo de cáncer. Un estudio publicado hoy en Clinical Cancer Research ha demostrado su poderoso uso pronóstico en un nuevo conjunto independiente de muestras de un grupo de pacientes con cáncer de ovario.

El cáncer de ovario seroso (SOC) es el tipo de cáncer de ovario más común, pero es difícil de clasificar y predecir su pronóstico.Usando el Oxford Classic, los investigadores encontraron que un subtipo SOC específico, conocido como «subtipo alto de EMT», se asoció con una supervivencia más baja. val rate.

EMT significa transición epitelial-mesenquimatosa, el proceso por el cual las células epiteliales cambian y se vuelven más móviles. Esta movilidad brinda a las células la oportunidad de propagarse, lo que conduce a la progresión del cáncer. Los subtipos de EMT alta son tumores que tienen una gran cantidad de células cancerosas con mayor movilidad.

Los investigadores también encontraron que los subtipos de EMT alta se asociaron con la abundancia de un tipo de células inmunitarias llamadas macrófagos M2. Los macrófagos M2 poseen propiedades inmunosupresoras y pueden conducir a respuestas de tratamiento más deficientes si se encuentran en grandes cantidades dentro de un tumor. Anteriormente se ha observado que los pacientes con tumores de alta EMT tenían una respuesta inmune pobre. Este estudio confirma que el subtipo alto de EMT está asociado con un entorno inmunosupresor (y, por lo tanto, respuestas deficientes del paciente al tratamiento) debido a su asociación con más macrófagos M2, un vínculo que no se había identificado previamente.

Si los macrófagos M2 inducir EMT o resultados de EMT en niveles más altos de macrófagos M2 será una pregunta importante que se abordará en el trabajo futuro. Sin embargo, este estudio ha demostrado la gran capacidad del Oxford Classic para predecir el pronóstico de un paciente.

El profesor Ahmed Ahmed, del Departamento Nuffield de Salud Reproductiva y de la Mujer de la Universidad de Oxford y creador del Oxford Classic, dijo: » «Nuestro grupo está muy entusiasmado de que hayamos podido confirmar que el Oxford Classic puede predecir qué pacientes tienen probabilidades de tener un mal resultado. Ahora es importante identificar nuevas terapias personalizadas para el subtipo de cáncer de ovario alto en EMT definido por el Oxford Classic». que existe una fuerte conexión con abundantes macrófagos M2 ya ofrece una buena pista sobre dónde podríamos encontrar buenas opciones de tratamiento para pacientes con este tipo».

La profesora Christina Fotopoulou del Imperial College London dijo: «Esto ha Ha sido una colaboración muy fructífera entre dos importantes centros de cáncer ginecológico del Reino Unido, Oxford y el Imperial College. Hemos generado resultados muy prometedores hacia la individualización del cuidado de nuestro cáncer de ovario. pacientes de cáncer. Nuestros datos ayudarán a los médicos a estratificar a los pacientes en la vía de tratamiento adecuada en función de las características de la biología tumoral de su enfermedad. Espero que podamos continuar trabajando juntos sobre esa base y ampliar y validar nuestros datos aún más a mayor escala».

La clasificación del estado EMT de un tumor, utilizando el Oxford Classic, podría convertirse potencialmente en una valiosa parte de los futuros métodos de estratificación del cáncer. Esto asegurará que se brinden los métodos de tratamiento y la atención adecuados a las pacientes con un pronóstico general más precario.

Cary Wakefield, director ejecutivo de Ovarian Cancer Action, dijo: «Mientras que otros cánceres han logrado importantes mejoras en los resultados del tratamiento, el cáncer de ovario continúa sin ser reconocido, mal financiado y mal diagnosticado. El clásico de Oxford es un avance emocionante que ayudará a identificar nuevas opciones de tratamiento para los cánceres de ovario que tienen menos posibilidades de supervivencia. Financiar investigaciones importantes como esta nos acercará al objetivo compartido de que más mujeres sobrevivan al cáncer de ovario».

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Los científicos están más cerca de encontrar la célula de origen del cáncer de ovario Más información: Zhiyuan Hu et al. The Oxford Classic Links Epithelial-to-Mesenchymal Transition to Immunosuppression in Poor Prognosis Ovarian Cancers, Clinical Cancer Research (2021). DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-20-2782 Información de la revista: Clinical Cancer Research

Proporcionado por la Universidad de Oxford Cita: Predicciones precisas del resultado del cáncer de ovario son posibles con el nuevo sistema de clasificación (2021, 14 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:/ /medicalxpress.com/news/2021-01-accurate-ovarian-cancer-outcome-classification.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin la permiso por escrito El contenido se proporciona sólo con fines informativos.