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Panel biométrico prediciría si pacientes de raro tipo de leucemia responderá a tratamiento

31/03/2015

La autora del estudio, la doctora argentina María E. Figueroa, dijo que el hallazgo podría librar a más de la mitad de los pacientes de terapia innecesaria

ANN ARBOR, Mich.– Los pacientes con leucemia mielomonocítica crónica tienen opciones limitadas de tratamiento, los cuales sólo son eficaces en menos de la mitad de los pacientes. Un nuevo estudio identifica un panel de marcadores genéticos que podrían predecir qué muestras tumorales responderán al tratamiento.

El hallazgo podría ayudar a los doctores saber en qué pacientes el tratamiento tiene pocas probabilidades de funcionar.

Encontrar marcadores biométricos efectivos es particularmente crucial para esta enfermedad ya que el tratamiento de hoy es muy lento, lo que significa que pacientes están en tratamiento por meses antes de mostrar signos de alguna respuesta.

La autora del estudio, María E. Figueroa, MD, profesora asistente de patología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan, dijo que es esta espera la que más contraria a doctores y pacientes.

” No toma tan sólo una semana o una dosis a ver signos de respuesta. Una buena prueba de biomarcadores potencialmente podría evitar a los pacientes que tienen pocas probabilidades de responder al tratamiento de recibir estos tratamientos prolongados e injustificados “, dijo.

La leucemia mielomonocítica crónica, o LMMC, es un cáncer que comienza en las células de la médula ósea que forman la sangre. Afecta principalmente a los adultos mayores. Investigaciones anteriores han tratado de identificar las diferencias genéticas, pero con poco éxito.

En el estudio actual, publicado en la revista Journal of Clinical Investigation, los investigadores del Centro Comprehensivo de Cáncer de la Universidad de Michigan y la Universidad de Florencia en Italia utilizan técnicas de secuensación de genes de próxima generación para sumergirse profundamente en el ADN de las muestras de tejido CMML tratados con el fármaco Decitabina.

Al aprovechar esta tecnología avanzada para ver más allá de las regiones habituales de un gen, los investigadores pudieron encontrar un número de diferencias entre las muestras de aquellos que respondieron al tratamiento y aquellos que no lo hicieron.

El equipo combinó una serie de marcadores en un panel, que luego probaron contra 28 muestras LMMC adicionales de un equipo de investigación en el Centro de Cáncer Gustave Roussy en Francia. Encontraron que el panel predijo con una precisión del 87 por ciento la respuesta a Decitabina.

Además, los investigadores observaron a aquellos que no respondieron a la Decitabina. Encontraron que en esos casos dos proteínas, CXCL4 y CXCL7, se sobreexpresaron. Cuando las células expuestas a altos niveles de estas quimiocinas fueron tratados con Decitabina, el efecto del fármaco fue bloqueado.

“Estamos llevando a cabo esto para entender por qué estas proteínas bloquean el efecto de la droga y si podemos desarrollar un nuevo compuesto que podría ser utilizado junto con Decitabina para convertir a aquellos que no respondieron en” pacientes que sí respondan al tratamiento, dijo Figueroa.

El equipo está trabajando para perfeccionar el panel a una prueba de biomarcador que se podría utilizarse en la clínica. Se necesita más investigación antes de  que una prueba esté disponible.

Autores adicionales: Kristen Meldi, Tingting Qin, Francesca Buchi, Nathalie Droin, Jason Sotzen, Jean-Baptiste Micol, Dorothee Selimoglu-Buet, Erico Masala, Bernardino Allione, Daniela Gioia, Antonella Poloni, Monia Lunghi, Eric Solary, Omar Abdel-Wahab, Valeria Santini 

Fondos: Leukemia and Lymphoma Society, Sass Foundation, National Cancer Institute grants T32 CA967622 and K08 CA16064701, U.S. Department of Defense grant W81XWH-12-1-0041, the Josie Robertson Investigator Program, Damon Runyon Clinical Investigator Award, the Evans Foundation, the French National Cancer Institute, the Ligue

Nationale Contre le Cancer, MIUR/University of Florence, FISM Postdoctoral Fellowship# # #

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