VALNCIA 31 Mar. (EUROPA PRESS) -
El proyecto 'Tumour microenvironement-derived factors in localized colon cancer: clinical impact and therapeutic implications' (TuMiCC), dirigido a demostrar el valor del microambiente tumoral en la predicción de recaídas en pacientes con cáncer de colon localizado tratados con tratamiento adyuvante, acaba de cumplir 16 meses de desarrollo con el reclutamiento de pacientes e interesantes avances en la caracterización molecular de este tipo de tumores y su entorno.
El proyecto, coordinado por el doctor Andrés Cervantes, director general y científico del Instituto de Investigación Sanitaria Incliva, y financiado por la Asociación Española Contra el Cáncer, tiene como objetivo comprender los mecanismos de las células tumorales para hacerse resistentes a la terapia y, de este modo, racionalizar el uso de la quimioterapia y desarrollar nuevas estrategias que guíen el tratamiento del paciente con cáncer colorrectal (CCR), evitando las recaídas.
En la investigación participan, además de Incliva, los grupos del doctor Héctor García Palmer y la doctora Elena Élez, del Vall d'Hebron Instituto de Oncología (VHIO), y de la doctora Clara Montagut y del doctor Alexandre Calon, del Instituto de Investigaciones Médicas del Hospital del Mar (IMIM-Hospital del Mar) de Barcelona.
TuMiCC es un proyecto multidisciplinar que cuenta con la colaboración de investigadores como Joan Gibert (IMIM), Jordi Badia (IMIM), Noelia Tarazona (INCLIVA), Carolina Martínez-Ciarpaglini (INCLIVA), Mar Iglesias (IMIM) y Jorge Pisionero (Universidad de Oviedo), entre otros.
El cáncer colorrectal (CCR) --que es la segunda causa de muerte por cáncer a nivel mundial-- continúa siendo hoy un importante problema de salud pública, con más de un millón de personas diagnosticadas cada año en el mundo. El pronóstico de los pacientes con CCR ha mejorado durante las últimas décadas, con una supervivencia a los cinco años que ha alcanzado casi el 65% en los países desarrollados. Sin embargo, hasta un 40% de los pacientes recaen a pesar de recibir un tratamiento óptimo inicial basado en cirugía seguido de tratamiento quimioterápico, en los casos de alto riesgo.
En la actualidad, la estadificación patológica continúa siendo el factor pronóstico más importante y guía las decisiones terapéuticas pero no permite predecir ni la respuesta terapéutica ni el resultado final en pacientes que han recibido tratamiento. Este es un problema importante, especialmente para los pacientes en estadio II con factores de riesgo adicionales y en estadio III, en los que la cirugía seguida de tratamiento quimioterápico adyuvante es el tratamiento recomendado.
El tratamiento habitual del cáncer colorrectal localizado continúa siendo la cirugía, seguida o no de quimioterapia, dependiendo de las características patológicas del tumor. Pero no se sabe qué pacientes están curados y qué pacientes no tras la cirugía con intención curativa, lo que hace que algunos acaben siendo sobretratados o infratratados porque no se dispone de potenciales biomarcadores que ayuden a estratificar mejor a aquellos con alto riesgo de recaída, que son los que se pueden beneficiar de recibir un tratamiento quimioterápico tras la cirugía. Asimismo, se sabe que el microambiente tumoral desempeña un papel en la recaída de estos pacientes.
Según ha explicado el doctor Cervantes, "en el cáncer, no solamente juegan un papel las células tumorales" sino que "también hay otras células, como fibroblastos, células del sistema inmune y células endoteliales, aparentemente normales, que intervienen directamente en el desarrollo y evolución del tumor".
En este sentido, ha indicado que "dada la importante tasa de recaída que aún presentan los pacientes con CCR localizado, son necesarios nuevos biomarcadores pronósticos y predictivos de respuesta para estratificar mejor a los pacientes, identificando mecanismos de resistencia a la terapia estándar y nuevas dianas terapéuticas. El proyecto TuMiCC se desarrolla para abordar estas necesidades y estamos convencidos de que la consecución de los objetivos tendrá un impacto en la práctica clínica que se reflejará en una aproximación más personalizada y un aumento de la supervivencia de nuestros pacientes", ha dicho.
El proyecto se encuentra en su segundo año de evolución (de un total de cinco) con la consecución de los objetivos planteados para este periodo alcanzados a pesar de las dificultades de la pandemia.
Se prevé que los primeros datos comiencen a presentarse en el tercer año del proyecto, dado que la primera fase ha consistido en el reclutamiento de pacientes, la generación de modelos preclínicos y desarrollo de algoritmos de predicción de recaída.
Desde su puesta en marcha, se han reclutado 111 pacientes para su inclusión en el estudio; se han reunido 332 imágenes de tumores correspondientes a pacientes tratados con anterioridad, para probar diferentes modelos de predicción de recaída basados en Inteligencia Artificial; se ha avanzado en la caracterización molecular de los tumores y de su entorno; y se han establecido 18 modelos animales (7 adicionales en crecimiento) y 33 cultivos celulares a partir de muestras tumorales.
Los siguientes pasos se orientarán hacia la identificación de marcadores que permitan predecir resistencia al tratamiento y recaída y hacia los ensayos de nuevas soluciones terapéuticas en los modelos pre-clínicos establecidos.
