Análisis genético produce marcadores para riesgo de muerte por el cáncer de pulmón
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 09 Sep 2013 |
Los investigadores del cáncer han identificado un conjunto de biomarcadores que predicen el riesgo de muerte den pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) y que pueden tener implicaciones clínicas importantes para optimizar los tratamientos específicos de los pacientes.
El cáncer de pulmón es la principal causa de mortalidad por cáncer en el mundo, y aproximadamente el 85% de los casos son NSCLC. En la actualidad, son pocos los biomarcadores validados que pueden predecir la supervivencia o el tratamiento del NSCLC, y la mayoría están basados en marcadores tumorales. Los biomarcadores basados en las variaciones del ADN de las líneas germinales, representan una estrategia complementaria valiosa, lo que podría tener el beneficio de subclasificar a los pacientes a un tratamiento a la medida, específica para cada paciente.
Los investigadores del Centro del Cáncer de Moffitt (Tampa, FL, EUA) analizaron los polimorfismos de nucleótido sencillo (SNP) en 53 genes relacionados con la inflamación entre 651 pacientes con NSCLC. Los modelos de computador, ajustado para los factores pronósticos de cáncer de pulmón, fueron utilizados para evaluar la asociación de los genotipos y haplotipos con la supervivencia general. Un haplotipo, en este contexto, es un conjunto de SNPs en un solo cromosoma o pareja de cromosomas que está asociado estadísticamente.
Los resultados revelaron que cuatro de los 15 mejores SNPs, asociados con la supervivencia, se encontraban en el gen miembro 10b de la superfamilia de los receptores TNF (TNFRSF10B). El alelo T del SNP mejor clasificado se asoció con un 41% más de riesgo de muerte, y los otros tres SNPs, TNFRSF10B, mostraron un 35%, 29% y 24% más de riesgo de muerte, respectivamente. El análisis de los haplotipos reveló que el haplotipo de riesgo más común se asoció con un mayor riesgo de muerte de 78%, en comparación con el haplotipo de riesgo bajo.
“Hay pocos biomarcadores validados que pueden predecir la supervivencia o la respuesta al tratamiento para los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas”, dijo el autor principal, el Dr. Matthew B. Schabath, un miembro adjunto del programa de epidemiología del cáncer del Centro Oncológico Moffitt. “Tener un biomarcador genético validado basado en las diferencias heredadas en los genes puede permitir a los médicos determinar el mejor tratamiento para cada paciente, con base en su genética personal”.
“El cáncer de pulmón de células no pequeñas, tiene una tasa de supervivencia, de cinco años, muy mala. Sólo alrededor del 16 % de los pacientes sobreviven durante cinco años, y trágicamente, sólo el 4 % de los pacientes con enfermedad de etapa avanzada viven más de cinco años”, dijo el Dr. Schabath. “Parte de la dificultad en el tratamiento de cáncer de pulmón es la diversidad genética de los pacientes y de sus tumores. Utilizando un método de medicina personalizada para que coincida con la mejor opción de tratamiento para un paciente en función de sus genética, conducirá a mejores resultados”.
El estudio fue publicado en la edición digital del 9 de julio 2013, de la revista Carcinogenesis.
Enlace relacionado:
Moffitt Cancer Center
El cáncer de pulmón es la principal causa de mortalidad por cáncer en el mundo, y aproximadamente el 85% de los casos son NSCLC. En la actualidad, son pocos los biomarcadores validados que pueden predecir la supervivencia o el tratamiento del NSCLC, y la mayoría están basados en marcadores tumorales. Los biomarcadores basados en las variaciones del ADN de las líneas germinales, representan una estrategia complementaria valiosa, lo que podría tener el beneficio de subclasificar a los pacientes a un tratamiento a la medida, específica para cada paciente.
Los investigadores del Centro del Cáncer de Moffitt (Tampa, FL, EUA) analizaron los polimorfismos de nucleótido sencillo (SNP) en 53 genes relacionados con la inflamación entre 651 pacientes con NSCLC. Los modelos de computador, ajustado para los factores pronósticos de cáncer de pulmón, fueron utilizados para evaluar la asociación de los genotipos y haplotipos con la supervivencia general. Un haplotipo, en este contexto, es un conjunto de SNPs en un solo cromosoma o pareja de cromosomas que está asociado estadísticamente.
Los resultados revelaron que cuatro de los 15 mejores SNPs, asociados con la supervivencia, se encontraban en el gen miembro 10b de la superfamilia de los receptores TNF (TNFRSF10B). El alelo T del SNP mejor clasificado se asoció con un 41% más de riesgo de muerte, y los otros tres SNPs, TNFRSF10B, mostraron un 35%, 29% y 24% más de riesgo de muerte, respectivamente. El análisis de los haplotipos reveló que el haplotipo de riesgo más común se asoció con un mayor riesgo de muerte de 78%, en comparación con el haplotipo de riesgo bajo.
“Hay pocos biomarcadores validados que pueden predecir la supervivencia o la respuesta al tratamiento para los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas”, dijo el autor principal, el Dr. Matthew B. Schabath, un miembro adjunto del programa de epidemiología del cáncer del Centro Oncológico Moffitt. “Tener un biomarcador genético validado basado en las diferencias heredadas en los genes puede permitir a los médicos determinar el mejor tratamiento para cada paciente, con base en su genética personal”.
“El cáncer de pulmón de células no pequeñas, tiene una tasa de supervivencia, de cinco años, muy mala. Sólo alrededor del 16 % de los pacientes sobreviven durante cinco años, y trágicamente, sólo el 4 % de los pacientes con enfermedad de etapa avanzada viven más de cinco años”, dijo el Dr. Schabath. “Parte de la dificultad en el tratamiento de cáncer de pulmón es la diversidad genética de los pacientes y de sus tumores. Utilizando un método de medicina personalizada para que coincida con la mejor opción de tratamiento para un paciente en función de sus genética, conducirá a mejores resultados”.
El estudio fue publicado en la edición digital del 9 de julio 2013, de la revista Carcinogenesis.
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