Crean un método que predice si un paciente con cáncer de mama se beneficiara, o no, de un tratamiento

Investigadores del Karolinska Institutet en Suecia han desarrollado un método basado en células que debería ser capaz de predecir si un paciente con cáncer de mama se beneficiará o no de un tratamiento en particular.

«Hoy en día, las posibilidades de determinar de antemano qué pacientes con cáncer de mama se benefician de diferentes tratamientos son limitadas. Este método puede predecir cómo responderán los pacientes a ciertas terapias, lo que significa que se pueden evitar efectos secundarios innecesarios y se pueden ahorrar costes», han dicho los expertos, cuyo estudio ha sido publicado en la revista ‘PNAS’.

Varios medicamentos diferentes están actualmente disponibles para el tratamiento del cáncer de mama, si bien la enfermedad es compleja y no a todos los pacientes les ayuda el mismo o todos los medicamentos. Se puede obtener cierta información sobre qué tratamiento se beneficiará un paciente a través, por ejemplo, de la secuenciación del ADN, aunque en muchos casos no es posible decir si un tratamiento ayudará o no al paciente individual y, por lo tanto, se necesitan mejores métodos para predecir cómo responderán los pacientes al tratamiento.

El método que han desarrollado los investigadores se basa en aislar y cultivar no solo células tumorales, sino también las llamadas células de apoyo de pacientes con cáncer de mama. Posteriormente, los tratamientos contra el cáncer se prueban en diferentes concentraciones en las células cultivadas para ver qué tan sensibles son a los medicamentos.

En el estudio actual, los investigadores muestran que es posible establecer este tipo de modelo tumoral basado en células a partir de tumores de mama y que los modelos celulares son similares a los tumores de origen de los pacientes en formas relevantes, por ejemplo genéticamente y en términos de diferentes marcadores proteicos.

Los modelos de tumores se crearon a partir de biopsias de 98 pacientes que se habían sometido a una cirugía de cáncer de mama. En ellos se probaron más de 35 medicamentos existentes contra el cáncer de mama y medicamentos contra el cáncer de mama en desarrollo. Luego, los investigadores pudieron ver que la sensibilidad a los medicamentos que mostraban los modelos tumorales era muy consistente con el conocimiento actual sobre las opciones de tratamiento basadas en los tipos de tumores de los pacientes y que, en algunos casos, los modelos tumorales eran sensibles a los medicamentos que estaban en desarrollo.

A continuación, los investigadores examinaron con qué precisión el método puede predecir las respuestas al tratamiento. Se llevó a cabo un estudio de validación en 15 pacientes con cáncer de mama que recibieron tratamiento antes de la cirugía, el llamado tratamiento neoadyuvante, en Södersjukhuset en Estocolmo.

A partir de biopsias tomadas antes de la cirugía, los investigadores crearon modelos de tumores para cada paciente y los expusieron a los mismos medicamentos que recibió el paciente. Posteriormente, se comparó la sensibilidad a los fármacos de los modelos con la respuesta al tratamiento de los pacientes.

Los resultados muestran que las respuestas al tratamiento predichas por el modelo tumoral fueron ampliamente consistentes con las respuestas al tratamiento que el paciente exhibió posteriormente. Por ejemplo, el modelo predijo la respuesta al tratamiento del fármaco de quimioterapia epirubicina con una precisión del 90 por ciento, mientras que cuatro de los cuatro pacientes tratados y analizados para los fármacos de anticuerpos monoclonales anti-HER2 mostraron consistencia.

En este sentido, los investigadores señalan que también es posible crear modelos celulares a partir de pequeños tumores, que a menudo se consideran técnicamente difíciles de muestrear sin poner en peligro el diagnóstico, y que las pruebas se pueden realizar con relativa rapidez.

«En la mayoría de los casos, podemos realizar pruebas de drogas individualizadas y obtener el resultado dentro de los diez días, lo que indica que este método puede funcionar en la práctica clínica diaria. Pero también se puede utilizar en la investigación y el desarrollo de fármacos», han argumentado los expertos.