SALAMANCA, 30 (EUROPA PRESS)
El laboratorio de bioinformática y genómica funcional del cáncer dirigido por Javier de las Rivas, del Centro de Investigación del Cáncer (CIC) y del Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL), ha diseñado mediante técnicas de ‘machine learning’ un predictor de riesgo para pacientes con cáncer de mama que aporta información “más precisa”.
Según ha explicado el CIC, este predictor permite identificar los genes asociados a la supervivencia y riesgo de estos pacientes, y obtiene firmas génicas que permiten estimar el pronóstico de la enfermedad.
En concreto, se ha conseguido una firma génica ligada a los biomarcadores moleculares medidos en la clínica de modo rutinario (receptor de estrógeno, el receptor de progesterona y HER2) para pacientes con cáncer de mama, ha explicado.
Estos biomarcadores son “clave” para determinar el tipo de tumor que tiene cada paciente y “guían las decisiones clínicas de los oncólogos”. Además, ha continuado el CIC, esta firma génica se ha comparado con las firmas incluidas en las plataformas comerciales Prosigna, que en la actualidad da servicio en los hospitales de Castilla y León, y Oncotype, “mejorando así sus resultados y mostrando los criterios de cómo se realiza el cálculo del riesgo, aspecto que no se indica en las plataformas comerciales”.
Otra de las “mejoras” con respecto a estas plataformas comerciales es que “no se limita a asignar un riesgo al desarrollo de cáncer de mama, de alto o bajo, sino que se hace una estimación de riesgo de cero a cien, por tanto, mucho aporta una información mucho más precisa”.
El predictor especifica la influencia de los genes seleccionados y su asociación con los biomarcadores estándar, “es decir, muestra la importancia de cada gen a la hora de estimar el riesgo”, ha reseñado el CIC.
“Mediante esta investigación, el grupo ha identificado un conjunto de genes biomarcadores para una cohorte de 500 pacientes aproximadamente y además los resultados han sido validados en otra cohorte de tamaño similar”, ha destacado De las Rivas en la información facilitada también a través de la Universidad de Salamanca (USAL).
“La ventaja sobre las plataformas comerciales actuales, es que la predicción de riesgo se ha calculado asociándolo con los biomarcadores tumorales estándar, que son medidos por histopatología cuando se realiza un diagnóstico de cáncer de mama”, ha continuado el científico.
La viabilidad de incorporar este nuevo test a la clínica oncológica es “alta”, dado que el coste para su elaboración es “similar a otras técnicas rutinarias, supone unos 3.000 euros, ha apuntado la información del CIC y la USAL.
Además, las mejoras que incorporan este nuevo test propuesto por los investigadores del Centro de Investigación del Cáncer repercutirían positivamente en la clínica, porque se precisan más los criterios empleados en oncología para elegir un tratamiento u otro, en función del diagnóstico y pronóstico obtenido, ha concluido.
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