Publicado 15/11/2021 18:22CET

Descubren nuevos biomarcadores del cáncer en la 'materia oscura' del genoma de los tumores

Archivo - Imagen al microscopio de un adenocarcinoma de pulmón con la proteína ERK5 marcada en marrón en las células tumorales. Cáncer de pulmón.
Archivo - Imagen al microscopio de un adenocarcinoma de pulmón con la proteína ERK5 marcada en marrón en las células tumorales. Cáncer de pulmón. - HOSPITAL CLÍNICO UNIVERSITARIO DE SALAMANCA/CSIC

MADRID, 15 Nov. (EUROPA PRESS) -

Investigadores del Ontario Institute for Cancer Research (Estados Unidos) han descubierto un nuevo lote de biomarcadores pronósticos del cáncer en un área en la que pocos han buscado antes.

En concreto, estos científicos han desvelado un catálogo de 166 biomarcadores pronósticos, generados mediante el análisis de los ARN no codificantes largos (lncRNA), poco estudiados en la investigación del cáncer. Además, uno de los biomarcadores del catálogo ha demostrado ser muy eficaz para clasificar los gliomas (cánceres cerebrales) como de bajo o alto riesgo.

Los resultados, publicados en la revista 'Cell Reports ', demuestran el potencial de los lncRNAs como biomarcadores clínicos y posibles dianas terapéuticas, abren nuevos caminos en la investigación de biomarcadores y biología del cáncer y se suman a la ciencia emergente sobre el papel de la desregulación de los ARN no codificantes en el cáncer.

El estudio utilizó el aprendizaje automático para evaluar 5.600 posibles biomarcadores de lncRNA frente a casi 9.500 muestras de cáncer de 30 tipos de cáncer. Esto redujo el campo a 166 lncRNAs que se correlacionaron con la supervivencia de los pacientes. En un entorno clínico, estos biomarcadores podrían utilizarse para aumentar el valor predictivo de las variables clínicas, las características moleculares y los subtipos de cáncer para predecir mejor los resultados de los pacientes.

Dentro de su catálogo, los investigadores se centraron en un lncRNA, llamado HOXA10-AS, que su análisis inicial de aprendizaje automático reveló que era un fuerte candidato como biomarcador pronóstico para estratificar a los pacientes como de bajo o alto riesgo de cáncer cerebral. Para confirmar los resultados de su análisis de aprendizaje automático, lo probaron con un nuevo conjunto de datos de cáncer cerebral, generado por coautores con sede en Shanghái (China), dirigidos por el Hospital Huashan.

Animado por los resultados del aprendizaje automático, el equipo pasó a la validación biológica funcional utilizando células cancerosas derivadas de pacientes, xenoinjertos y modelos de organoides. Estos pasos no sólo confirmaron que HOXA10-AS puede actuar como un sólido biomarcador, sino también como una potencial diana terapéutica, ya que desempeña un papel en varias vías biológicas importantes en el cáncer cerebral. Por ejemplo, la sobreexpresión de HOXA10-AS se asoció a un aumento de la invasión celular, mientras que la reducción de sus niveles inhibió la proliferación celular, ambas características importantes del cáncer cerebral.

Estos experimentos biológicos también proporcionaron más pruebas del comportamiento "tipo interruptor" que exhibe HOXA10-AS y su relación con los resultados de los pacientes. La falta de expresión de este lncRNA se asoció a tumores cerebrales de bajo riesgo y la alta expresión a tumores agresivos.

"Estamos entusiasmados con los resultados de este estudio, que no sólo ha aportado nuevos biomarcadores y conocimientos sobre la biología del cáncer, sino que también nos motiva a seguir explorando el transcriptoma del cáncer en busca de nuevos descubrimientos para ayudar a los pacientes. Solo hemos empezado a arañar la superficie del papel de los ARN en el cáncer y estamos preparados para hacer más descubrimientos a medida que la secuenciación del transcriptoma completo sea más habitual en la clínica y haya más datos disponibles", afirma uno de los líderes de la investigación, Jüri Reimand.

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