Investigadores de Mayo Clinic crean modelo para predecir respuesta a tratamiento contra cáncer gástrico

Un estudio realizado por los investigadores del Centro Oncológico de Mayo Clinic en Florida valida el empleo de la secuenciación genómica para predecir la probabilidad de que la quimioterapia o la inmunoterapia beneficien a los pacientes con cáncer gástrico. El estudio se publicó en Nature Communications.

«En todo el mundo, el cáncer gástrico está entre las causas principales de muerte por cáncer», comenta el Dr. Tae Hyun Hwang, director oncológico del Departamento de Salud de Florida en el Centro Oncológico de Mayo Clinic en Florida. 

El Dr. Hwang añade que como parte del plan terapéutico, la mayoría de los pacientes con cáncer gástrico recibe quimioterapia y, a veces, inmunoterapia. No obstante, estos tratamientos no benefician a todos los pacientes.

«Decidimos emplear la secuenciación genómica para crear un modelo que prediga la probabilidad de que la quimioterapia o la inmunoterapia beneficien al paciente», explica el Dr. Hwang.

A fin de crear el modelo, el Dr. Hwang y su equipo desarrollaron e implementaron un algoritmo de aprendizaje automático que integra los datos genéticos de más de 5000 pacientes. Luego, el equipo desarrolló una firma molecular compuesta por 32 genes, que puede servir para guiar las decisiones respecto al cuidado del paciente.

«Nos dio gusto ver que la firma de 32 genes no solo brinda información sobre el pronóstico, sino que también predice el beneficio para el paciente de la quimioterapia y de la inmunoterapia. En particular, nos sorprendió que la firma de 32 genes que identificamos lograra predecir la respuesta del paciente a la inmunoterapia, porque ha sido difícil para esta rama de la medicina encontrar biomarcadores confiables para la respuesta a la inmunoterapia de los pacientes con cáncer gástrico», añade el Dr. Hwang.

El Dr. Hwang dice que aún hay que validar prospectivamente la firma molecular de 32 genes, pero cree que terminará siendo capaz de identificar a los pacientes con probabilidad de responder a la quimioterapia y a la inmunoterapia.

«De forma similar, se podrá también identificar a los pacientes con poca probabilidad de beneficiarse de la quimioterapia o la inmunoterapia, a fin de ahorrarles los posibles efectos secundarios de estos tratamientos», afirma el Dr. Hwang.