LAS MATEMÁTICAS COMO PREVENCIÓN Y CURA AL CÁNCER HEPÁTICO

Hace tiempo, un grupo de investigadores procedentes de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y del Moores Cancer Center combinando la bioinformática, el modelado matemático y la secuenciación de ARN, descubrieron que cuando un tejido hepático sano se convertía en canceroso, ocurría un inesperado cambio transcriptónico. Ahora, gracias a la información recaba en estos estudios, se ha logrado obtener
una herramienta analítica cuantitativa que ha hecho posible estimar el riesgo que sufren los pacientes con una enfermedad hepática crónica, como la cirrosis, de desarrollar un cáncer, al igual que se ha logrado predecir las etapas y pronóstico de tumores en pacientes que ya lidian con él.

Gen-Sheng Feng, autor principal del trabajo, explica que actualmente no disponemos de ningún tipo de medicina o técnica que sea capaz de curar el cáncer hepático que se encuentra muy desarrollado, por ello el ser capaz de detectarlo rápido, en las primeras etapas donde el tumor mide menos de 10mm, es un punto clave para conseguir tratar exitosamente el tumor, extirpándolo correctamente, destruyendo las células cancerosas y sin dañar demasiado las sanas. Lo que se acaba de hacer es desarrollar una ecuación matemática basada en análisis sobre el cambio transcriptómico que permite predecir el momento en el que unas células sanas del hígado se van a volver cancerosas. Pero esto no es lo más sorprendente, ya que además la misma ecuación nos faculta para detectar células cancerosas antes de que los tumores se hagan visibles a los recursos clínicos de los que disponen la mayoría de clínicas.

Esta herramienta de la que hablamos actúa enfocándose en el análisis de los grupos de factores de la transcripción. Estos factores de transcripción son proteínas que se unen a secuencias específicas de ADN, controlando así la transcripción de la información genética de ADN a ARN mensajero, o dicho de otra forma, controlando qué genes deben transcribirse para emplear así la información que llevan mediante la elaboración de proteínas para las que codifican. Mediante las mediciones cuantitativas de los cambios en el número de factores, los científicos recogieron los datos de secuenciación de ARN que se hallaron en las fases previas a la aparición de un tumor cancerígeno, así como en las fases de cáncer, de modelos de ratones con distintos tipos de cáncer y enfermedades hepáticas que pueden dar lugar a un cáncer, como la fibrosis, la cirrosis o la esteatosis.

El resultado fue el hallazgo de 61 grupos de factores de transcripción, algunos de los cuales no habían sido anteriormente detectados en los cánceres hepáticos, que durante el cáncer mostraron estar regulados, ya fuera para su aumento o su disminución.

Tras ello, el grupo de investigadores llevaron a cabo un análisis completo del conjunto total de secuencias de ARN de las células hepáticas sanas, células hepáticas en diferentes fases de enfermedades y células hepáticas cancerosas. Con los resultados pudieron realizar una comparación entre la expresión de los factores de transcripción entre los diferentes grupos de células y establecer así una relación entre esta y la fase en la que se encuentra la célula, consiguiendo identificar cuándo se iban a volver, o se habían vuelto, cancerosas.

Tras desarrollar la ecuación, los científicos emplearon su nueva herramienta basada en datos obtenidos a partir de ratones para realizar un análisis a partir de la base de datos pública de pacientes humanos. Efectivamente, pudieron identificar con éxito qué personas ya tenían cáncer y cuáles sufrían una enfermedad hepática. Además, en el caso de los pacientes con cirrosis, pudieron incluso identificar nódulos tumorales que aún no habían sido identificados en sus revisiones.
Esta nueva herramienta puede convertirse en una de nuestras mejores armas para diagnosticar y conseguir tratar con éxito un cáncer muy agresivo. Ahora es importante mejorarla y extenderla.

Fuentes: Infosalus, PNAS