Científicos generan un algoritmo que puede rastrear la diseminación de las células cancerosas por el cuerpo

Metastasis melanoma, cáncer
FLICKR/YALE ROSEN - Archivo
Publicado 29/06/2018 18:26:08CET

MADRID, 29 Jun. (EUROPA PRESS) -

Investigadores de la Universidad de Princeton (Estados Unidos) han desarrollado un nuevo método computacional que aumenta la capacidad de rastrear la diseminación de las células cancerosas de una parte del cuerpo a otra.

"¿Hay cambios específicos o mutaciones dentro de estas células que les permitan migrar?. Este ha sido uno de los grandes misterios", se ha preguntado retóricamente Ben Raphael, profesor de Informática en Princeton y autor principal de la nueva investigación.

En un estudio publicado en la edición de mayo de la revista 'Nature Genetics', Raphael y el resto de su equipo presentaron un algoritmo que puede rastrear la metástasis del cáncer mediante la integración de datos de secuencias de ADN con información sobre dónde se encuentran las células en el cuerpo. Lo llaman 'MACHINA', que significa, por sus siglas en inglés, análisis integrativo de la historia metastásica y clonal.

"Nuestro algoritmo permite a los investigadores inferir el proceso pasado de metástasis a partir de los datos de la secuencia de ADN obtenidos en el momento actual", ha comentado Raphael.

Al rastrear simultáneamente las mutaciones y los movimientos de las células, 'MACHINA' descubrió que la enfermedad metastásica en algunos pacientes podría deberse a un menor número de migraciones celulares de lo que se pensaba anteriormente. Por ejemplo, en un paciente con cáncer de mama, un análisis publicado previamente propuso que la enfermedad metastásica era el resultado de 14 eventos de migración separados, mientras que 'MACHINA' sugirió que un solo tumor secundario en el pulmón sembró las metástasis restantes mediante solo cinco migraciones celulares.

Además de un conjunto de datos de cáncer de mama, Raphael y su equipo aplicaron su algoritmo para analizar los patrones de metástasis de pacientes con melanoma, cáncer de ovario y cáncer de próstata.

Varias características adicionales ayudaron a mejorar la precisión de 'MACHINA'. El algoritmo incluye un modelo para la comigración de células genéticamente diferentes, basado en evidencia experimental de que las células tumorales pueden viajar en grupos a nuevos sitios en el cuerpo. También explica la incertidumbre en los datos de ADN que provienen de la secuencia de mezclas de células tumorales genéticamente distintas y células sanas.

Según los investigadores, el desarrollo de 'MACHINA' allana el camino para un examen más amplio de los patrones de metástasis en grandes cohortes de pacientes con cáncer, lo que "podría revelar mutaciones clave que causan la propagación de diferentes tipos de cáncer".

Raphael también planea hacer que el método sea más poderoso al incorporar datos del ADN tumoral y las células tumorales que circulan en el torrente sanguíneo, así como también cambios epigenéticos: modificaciones químicas reversibles del ADN. "Un mejor algoritmo es como un mejor microscopio. Cuando miras la naturaleza con una lupa puedes perderte detalles importantes. Si miras con un microscopio puedes ver mucho más", ha concluido el investigador.

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