El perfil metabólico del cáncer de mama
La metabolómica estudia todos los metabolitos producidos en una célula o un organismo. Pequeñas modificaciones de la concentración o la actividad enzimática pueden causar grandes cambios en las concentraciones de metabolitos. Estas alteraciones podrían ser útiles para clasificar los distintos tipos de cáncer e identificar nuevos marcadores del pronóstico de la enfermedad. El proyecto «Identification and validation of new breast cancer biomarkers based on integrated metabolomics» (METACANCER), financiado con fondos europeos, utilizó técnicas de análisis metabólico punteras para estudiar el cáncer de mama. Dada la elevada incidencia de esta enfermedad, los resultados del estudio METACANCER representan un avance importante para acelerar el diagnóstico del tumor y mejorar los tratamientos actuales. En primer lugar, los miembros a cargo del proyecto seleccionaron diversas técnicas metabolómicas para el análisis de tejido tumoral humano recién congelado como la espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN), la cromatografía de gases espectrometría de masas (GC-MS) y la cromatografía líquida con espectrometría de masas (LC-MS). Posteriormente, se analizaron centenares de metabolitos con objeto de detectar diferencias metabólicas entre el tejido mamario sano y maligno. Los datos obtenidos se utilizaron para diseñar un método de clasificación del cáncer de mama en función de los metabolitos con una especificidad y una sensibilidad superior al 93 %. La información del perfil metabólico obtenida mediante RMN permitió diferenciar varios tipos y grados de cáncer de mama así como diversos subtipos moleculares clasificados en función del receptor de estrógeno (RE), el receptor de progesterona (RP) y la expresión de Her2. Este hecho indica que el perfil metabolómico del tumor podría proporcionar una valiosa información sobre los biomarcadores y las rutas biológicas presentes en diversos tipos de tejido. Dicha información se combinó con datos proteómicos y genómicos procedentes de las mismas muestras. Mediante el estudio de enzimas importantes en cohortes de pacientes con cáncer de mama y modelos funcionales, los investigadores relacionaron las alteraciones metabólicas con cambios en la expresión génica y proteica. Se identificaron enzimas implicados en la biosíntesis lipídica, como la glicerol-3- fosfato aciltransferasa (GPAM), que producen modificaciones en el perfil lipídico de cánceres en distintas fases. Se desarrollaron herramientas como MetaMapp y METAtarget destinadas al análisis de datos metabolómicos relacionados con los cambios estructurales y funcionales en la célula. Se espera que las alteraciones matabolómicas en el tejido mamario cancerígeno proporcionen información biológica sobre el inicio del tumor y su progresión. Los tratamientos anticancerígenos personalizados dependen en gran medida de la obtención de información precisa para poder realizar un diagnóstico precoz y seleccionar un tratamiento eficaz.
