MADRID, 20 Ene. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad de Zúrich (Suiza) han podido mejorarr la clasificación patológica del cáncer de mama. Este método les permite a los científicos visualizar y analizar simultáneamente múltiples biomarcadores para generar imágenes digitales ricas en información de secciones de tejido.
En su estudio, publicado en la revista 'Nature', los investigadores cuantificaron 35 biomarcadores proteicos en pacientes con cáncer de mama. "Esto creó una vista sin precedentes del paisaje celular de un tumor y el tejido circundante, lo que nos permitió determinar si existen biomarcadores más complejos para el resultado clínico", explica una de las autoras del estudio, Jana Fischer.
La progresión del cáncer de mama puede variar significativamente entre pacientes. Incluso dentro de un mismo tumor, diferentes áreas pueden estar compuestas por diferentes tipos de células y caracterizadas por diferentes estructuras tumorales. Esta heterogeneidad hace que sea difícil determinar la gravedad de un tumor y evaluar su subtipo molecular, lo que afecta a la precisión del diagnóstico y a la elección del enfoque de tratamiento más eficaz. La caracterización más detallada de un tejido de cáncer de mama puede ayudar a mejorar las posibilidades de éxito de un tratamiento y puede disminuir el riesgo de recaída.
El equipo de investigadores analizó cientos de secciones de tejido de 350 pacientes con cáncer de mama y categorizó los muchos componentes celulares y cómo se organizan en comunidades celulares y forman tejidos tumorales. "Cuatro categorías de cáncer de mama son clasificadas rutinariamente en la clínica, pero nuestro nuevo análisis nos permite ir más allá e identificar múltiples subcategorías detalladas de cáncer de mama. El peligro de estos diversos tumores puede ser muy diferente, y cada tipo podría responder a la terapia de su propia manera", explica el coautor Hartland Jackson.
Los investigadores están trabajando ahora en el descubrimiento de qué medicamentos son más capaces de combatir las células tumorales con un perfil molecular específico. "Al mejorar nuestra capacidad para describir las características y categorías celulares, así como nuestra habilidad para identificar con precisión a los pacientes que tienen cáncer de mama de alto o bajo riesgo, estamos abriendo nuevas posibilidades para la medicina de precisión", concluyen.
