Nuevo algoritmo de cáncer señala debilidades genéticas en tumores
Crédito: Unsplash/CC0 Public Domain
Se ha desarrollado una nueva forma de identificar tumores que podrían ser sensibles a inmunoterapias particulares utilizando datos de miles de muestras de pacientes con cáncer del NHS secuenciadas a través de los 100,000 Proyecto Genomas. El algoritmo clínico MMRDetect permite identificar tumores que tienen ‘deficiencias de reparación de desajustes’ y luego mejorar la personalización de las terapias contra el cáncer para explotar esas debilidades.
El estudio, dirigido por investigadores del Departamento de Genética Médica y la Unidad de Cáncer MRC de la Universidad de Cambridge, identificó nueve genes de reparación del ADN que son guardianes fundamentales del genoma humano frente al daño causado por el oxígeno y el agua, así como errores durante la reproducción celular. división.
El equipo utilizó una tecnología de edición del genoma, CRISPR-Cas9, para «eliminar» (hacer inoperativos) estos genes de reparación en células madre humanas sanas. Al hacerlo, observaron fuertes patrones de mutación, o firmas mutacionales, que ofrecen marcadores útiles de esos genes y las vías de reparación en las que están involucrados, fallando.
El estudio, financiado por Cancer Research UK y publicado hoy en la revista Nature Cancer, sugiere que estas firmas de defectos en la vía de reparación están en curso y, por lo tanto, podrían servir como biomarcadores cruciales en la medicina de precisión.
La autora principal, la Dra. Serena Nik-Zainal, Cancer Research UK El científico clínico avanzado de la Unidad de Cáncer MRC de la Universidad de Cambridge dijo: «Cuando eliminamos diferentes genes de reparación del ADN, encontramos una especie de huella dactilar de ese gen o vía que se está borrando. Luego podemos usar esas huellas dactilares para averiguar qué vías de reparación se han detenido». trabajando en el tumor de cada persona y qué tratamientos deben usarse específicamente para tratar su cáncer».
El nuevo algoritmo informático, MMRDetect, utiliza las firmas mutacionales que se identificaron en los experimentos knock-out, y fue tra basado en datos de secuenciación del genoma completo de pacientes con cáncer del NHS en el Proyecto 100,000 Genomas, para identificar tumores con ‘deficiencia de reparación de errores de coincidencia’ que los hace sensibles a los inhibidores de puntos de control, inmunoterapias. Habiendo desarrollado el algoritmo sobre tumores en este estudio, el plan ahora es implementarlo en todos los cánceres seleccionados por Genomics England.
El avance demuestra el valor de los investigadores que trabajan con el Proyecto 100,000 Genomas, un proyecto pionero esfuerzo nacional de secuenciación del genoma completo.
Parker Moss, director comercial y de asociaciones de Genomics England, dijo: «Estamos muy emocionados de ver una investigación tan impactante respaldada por el Proyecto 100,000 Genomes, y que nuestros datos ayudó a desarrollar una herramienta clínicamente significativa. Este es un ejemplo fantástico de cómo el tamaño y la riqueza de los datos del Proyecto 100,000 Genomas pueden contribuir a una investigación importante.
«Los resultados de la Dra. Nik-Zainal y su El trabajo del equipo demuestra perfectamente cuán rápida y efectivamente podemos devolver valor a la atención del paciente al reunir a una comunidad de investigadores líderes a través de la plataforma de Genomics England».
El estudio ofrece información importante sobre dónde se daña el ADN. proviene de nuestros cuerpos. El agua y el oxígeno son esenciales para la vida, pero también son las mayores fuentes de daño interno en el ADN de los seres humanos.
Dr. Nik-Zainal dijo: «Debido a que estamos vivos, necesitamos oxígeno y agua, pero causan un goteo constante de daño en el ADN de nuestras células. Nuestras vías de reparación del ADN normalmente funcionan para limitar ese daño, por lo que, cuando noqueamos algunos de los genes cruciales, inmediatamente vimos muchas mutaciones».
«Algunos genes de reparación del ADN son como herramientas de precisión, capaces de reparar tipos muy específicos de daños en el ADN. El ADN humano tiene cuatro componentes básicos: adenina, citosina, guanina y timina. Como ejemplo, el gen OGG1 tiene una función muy específica de fijación de guanina cuando es dañada por el oxígeno. Cuando eliminamos OGG1, esta defensa crucial se debilitó severamente, lo que resultó en un patrón muy específico de guaninas que había mutado en timinas en todo el genoma».
Para ser más efectivo, el algoritmo MMRDetect podría usarse tan pronto como un paciente haya recibido un diagnóstico de cáncer y su tumor caracterizado por la secuenciación del genoma. El equipo cree que esta herramienta podría ayudar a transformar la forma en que se trata una amplia gama de cánceres y salvar muchas vidas.
Michelle Mitchell, directora ejecutiva de Cancer Research UK, dijo: «Determinar los tratamientos adecuados para los pacientes les dará la mejor oportunidad de sobrevivir a su enfermedad. La inmunoterapia en particular puede ser poderosa, pero no funciona en todos, por lo que descubrir cómo saber cuándo funcionará es vital para que sea el tratamiento más útil posible.
«Nuestra capacidad para mapear y extraer información útil de los genomas de los tumores ha mejorado enormemente durante la última década. Gracias a iniciativas como el Proyecto 100,000 Genomas, estamos comenzando a ver cómo podemos usar esta información para beneficiar a los pacientes. Esperamos ver cómo se desarrolla esta investigación y sus posibilidades para ayudar a futuros pacientes».
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Se identificó un conjunto de marcadores genéticos en el cáncer de pulmón Más información: Una pantalla CRISPR sistemática define los mecanismos mutacionales que sustentan las firmas causadas por errores de replicación y daños en el ADN endógeno, Nature Cancer (2021). DOI: 10.1038/s43018-021-00200-0 Información de la revista: Nature Cancer
Proporcionado por la Universidad of Cambridge Cita: Nuevo algoritmo de cáncer señala debilidades genéticas en tumores (26 de abril de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-04-cancer-algorithm-flags- genetic-weaknesses.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede ser reproducida sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.