Hoy en d\u00eda, las posibilidades para determinar de antemano qu\u00e9\u00a0pacientes con c\u00e1ncer de mama\u00a0se beneficiar\u00e1n de los distintos\u00a0tratamientos\u00a0son limitadas. Ahora, un equipo del Instituto Karolinska de Estocolmo desarroll\u00f3 un m\u00e9todo capaz de afinar en este sentido y de identificar los m\u00e1s adecuados.<\/p>\n
\u00abEsta t\u00e9cnica puede predecir\u00a0c\u00f3mo responder\u00e1n las pacientes\u00a0a determinados tratamientos. Eso permite evitar efectos secundarios innecesarios y ahorrar costes\u00bb, afirma Johan Hartman, del departamento de Oncolog\u00eda-Patolog\u00eda. El experto se\u00f1ala que se necesitan estudios confirmatorios m\u00e1s amplios, pero \u00abvemos que el concepto funciona\u00bb, asegura.<\/p>\n
Su descripci\u00f3n se publica en el \u00faltimo n\u00famero de la revista\u00a0Proceedings of the National Academy of Sciences\u00a0(PNAS).<\/p>\n
En la actualidad se dispone de\u00a0varios f\u00e1rmacos\u00a0diferentes para el tratamiento del c\u00e1ncer de mama, relata un comunicado del Karolinska, pero la enfermedad es compleja. No a todas las pacientes les ayudan los mismos f\u00e1rmacos o todos ellos.<\/p>\n
La secuenciaci\u00f3n del ADN, por ejemplo, permite obtener cierta informaci\u00f3n sobre el\u00a0tratamiento\u00a0del que se beneficiar\u00e1 una paciente. Sin embargo, en muchos casos no es posible saber si ayudar\u00e1 o no a una paciente concreta, por lo que se necesitan mejores m\u00e9todos para predecir c\u00f3mo responder\u00e1.<\/p>\n
El m\u00e9todo que desarrollaron los investigadores del Karolinska se basa\u00a0en aislar y cultivar\u00a0no solo c\u00e9lulas tumorales, sino tambi\u00e9n las llamadas c\u00e9lulas de soporte de pacientes con c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n
A continuaci\u00f3n, los tratamientos contra el c\u00e1ncer se prueban en distintas concentraciones de estas c\u00e9lulas cultivadas para comprobar su sensibilidad a los f\u00e1rmacos.<\/p>\n
El estudio actual demuestra que es posible establecer\u00a0este tipo de modelos tumorales\u00a0celulares a partir de tumores de mama y que son similares a los tumores de origen de las pacientes en aspectos relevantes, por ejemplo gen\u00e9ticamente y en cuanto a diferentes marcadores proteicos.<\/p>\n
Los modelos tumorales se crearon a partir de biopsias de 98 pacientes operadas de c\u00e1ncer de mama. En ellos se probaron m\u00e1s de\u00a035 f\u00e1rmacos contra el c\u00e1ncer de mama\u00a0existentes y en fase de desarrollo.<\/p>\n
Los investigadores pudieron comprobar que la sensibilidad a los f\u00e1rmacos que mostraban los modelos tumorales coincid\u00eda en gran medida con los conocimientos actuales sobre las opciones de tratamiento basadas en los tipos de tumores de pacientes y que, en algunos casos, los modelos eran sensibles a los f\u00e1rmacos que estaban en fase de desarrollo.<\/p>\n
Los investigadores examinaron entonces\u00a0la precisi\u00f3n\u00a0con la que el m\u00e9todo puede predecir las respuestas al tratamiento.<\/p>\n
Para ello realizaron un estudio de validaci\u00f3n en quince pacientes que recibieron tratamiento antes de la cirug\u00eda, el llamado tratamiento neoadyuvante.<\/p>\n
A partir de\u00a0biopsias\u00a0tomadas antes de la cirug\u00eda, los investigadores crearon modelos tumorales para cada paciente. Luego, los expusieron a los mismos f\u00e1rmacos que recibi\u00f3 la paciente.<\/p>\n
Los resultados muestran que las respuestas al tratamiento predichas por el modelo tumoral coincidieron en l\u00edneas generales con\u00a0las respuestas al tratamiento\u00a0que la paciente mostr\u00f3 posteriormente.<\/p>\n
Por ejemplo, el modelo predijo la respuesta al tratamiento del f\u00e1rmaco quimioterap\u00e9utico epirubicina con una\u00a0precisi\u00f3n de 90%.\u00a0Mientras que de las cuatro pacientes tratadas y sometidas a pruebas con f\u00e1rmacos de anticuerpos monoclonales anti-HER2 mostraron coherencia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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