PDF Basket
Los científicos han dedicado grandes cantidades de tiempo y recursos para comprender mejor las causas y los mecanismos de las neoplasias malignas. A su vez, esto ha llevado a conseguir mejores tratamientos y resultados para los pacientes. Sin embargo, la batalla contra el cáncer está lejos de ser ganada.
El cáncer surge cuando los genes de una célula se vuelven anormales y la célula comienza a crecer y dividirse sin control. Los investigadores estiman que cada célula contiene la asombrosa cifra de 30 000 genes diferentes.
Estos genes controlan las células al producir proteínas. Cuando un gen muta o se vuelve anormal, crea una proteína anormal. Esto puede hacer que las células se multipliquen sin control y se vuelvan cancerosas.
«Uno de los objetivos clave de nuestra investigación estuvo en los cánceres que portan mutaciones en la familia de genes RAS», explica Boris Kholodenko, coordinador del proyecto SAMNets y profesor de Biología de Sistemas del University College de Dublín (Irlanda). Los genes RAS regulan varios comportamientos celulares.
«Esto es importante, porque estas mutaciones son factores determinantes clave de más del 30 % de todos los cánceres humanos. Entre ellos se encuentran algunos de las neoplasias malignas más mortíferas, especialmente el pancreático, el colorrectal y el melanoma».
Predicciones computacionales
En la actualidad, las opciones de tratamiento para los cánceres con mutaciones en los genes RAS son muy limitadas. Para el cáncer pancreático, por ejemplo, la quimioterapia sigue siendo la única opción disponible, incluso con los avances recientes en terapias más específicas, como la inmunoterapia.
El proyecto SAMNets buscó responder a esta necesidad insatisfecha. «Queríamos incorporar nuevos tratamientos al campo de los cánceres provocados por mutaciones en los genes RAS», añade Kholodenko. Para lograrlo, Kholodenko y Oleksii Rukhlenko, un especialista del equipo, intentaron combinar la modelización computacional con el trabajo experimental de laboratorio.
El equipo del proyecto desarrolló primero un modelo informático de nueva generación. Este fue diseñado no solo para integrar todas las interacciones proteicas conocidas, sino también para tener en cuenta a todas las interacciones conocidas entre fármacos y proteínas.
Según detalla Kholodenko: «El objetivo era desarrollar un modelo computacional capaz de predecir qué combinación de fármacos sería más eficaz contra cualquier cáncer provocado por mutaciones en los genes RAS.
La cuestión es que cada fármaco por sí solo no es eficaz; es la combinación de los medicamentos adecuados lo que los hace eficaces. Las combinaciones de fármacos en las que dos fármacos actúan sobre el mismo objetivo primario no se han estudiado anteriormente».
Estas predicciones computacionales se validaron a continuación en experimentos con líneas celulares de cáncer. Esto permitió que el equipo examinara la precisión de su modelo computacional y evaluara la eficacia de este enfoque para el diagnóstico de polifarmacoterapias en cánceres provocados por mutaciones en los genes RAS.
Politerapias contra el cáncer
«Este proyecto proporcionó dos innovaciones principales», señala Kholodenko. «La primera es un nuevo tipo de modelización computacional en el que fuimos pioneros, al que llamamos modelización basada en la estructura. La segunda es un nuevo principio de polifarmacoterapia, gracias a esta modelización basada en la estructura. Nuestros hallazgos han captado el interés de varios investigadores clínicos».
Kholodenko y su equipo continúan su investigación, centrándose en este momento en comprender mejor los mecanismos de resistencia de las células cancerosas a las terapias dirigidas. Se ha presentado una solicitud de patente basada en los hallazgos del proyecto y se obtuvo financiación del Instituto Nacional de Salud de los Estados Unidos para continuar con este trabajo revolucionario. «También se está preparando un ensayo clínico en los Estados Unidos, basado en nuestros hallazgos», agrega Kholodenko.
En última instancia, el trabajo iniciado a través del proyecto SAMNets podría conducir algún día a posibles nuevos tratamientos para cánceres provocados por mutaciones en los genes RAS. Esto podría salvar miles de vidas cada año. La Comisión Europea estimó recientemente que habrá 2,7 millones de nuevos casos de cáncer en la Unión Europea en 2020, con 1,3 millones de muertes. La lucha continúa.