Investigadores han logrado identificar al menos tres subtipos distintos de un tipo raro de cáncer óseo, lo que podría transformar los ensayos clínicos y la atención a los pacientes. A pesar de que la secuenciación genética ha permitido descubrir diferentes subtipos de otros cánceres, como el de mama o el de piel, ha sido mucho más complicado hacerlo con el osteosarcoma, un cáncer que se origina en el hueso y que afecta principalmente a niños y adolescentes.
Un proyecto de investigación liderado por la Universidad de East Anglia, financiado por la reconocida organización benéfica de cáncer infantil, Children with Cancer UK, ha utilizado un modelado matemático avanzado y aprendizaje automático, conocido como «Descomposición de Procesos Latentes», para categorizar a los pacientes con osteosarcoma en diferentes subgrupos basándose en sus datos genéticos. Hasta ahora, todos los pacientes eran agrupados y tratados con los mismos protocolos, lo que resultaba en resultados muy dispares.
Un Cambio Necesario en el Tratamiento del Osteosarcoma
El Dr. Darrell Green, autor principal del estudio, explicó que desde la década de 1970, el osteosarcoma se ha tratado con quimioterapia no dirigida y cirugía, lo que en ocasiones resulta en amputaciones de extremidades y graves efectos secundarios a largo plazo derivados de la quimioterapia. A pesar de que múltiples ensayos clínicos internacionales han investigado nuevos fármacos para el osteosarcoma, muchos han sido considerados «fallidos» en los últimos 50 años.
Sin embargo, esta nueva investigación ha encontrado que en cada uno de estos ensayos considerados fallidos, existía una pequeña tasa de respuesta (alrededor del cinco al diez por ciento) a los nuevos medicamentos, lo que sugiere la existencia de subtipos de osteosarcoma que sí respondieron a los tratamientos. Esto implica que los nuevos fármacos no fueron un fracaso total; en cambio, no resultaron exitosos para todos los pacientes, pero podrían haber sido efectivos para grupos selectos.
Los investigadores esperan que, en el futuro, la agrupación de pacientes utilizando este nuevo algoritmo conduzca a resultados exitosos en los ensayos clínicos, algo que no se ha logrado en más de medio siglo. Cuando los pacientes puedan ser tratados con medicamentos dirigidos específicos para su subtipo de cáncer, se facilitará el alejamiento de la quimioterapia estándar.
La búsqueda de tratamientos más amables y dirigidos para el osteosarcoma es un área de enfoque crucial para Children with Cancer UK. En 2021, la organización benéfica otorgó fondos al equipo de UEA para investigar formas innovadoras de tratar el osteosarcoma. Según la Dra. Sultana Choudhry, jefa de investigación en Children with Cancer UK, «invertir en programas de investigación pioneros es fundamental para avanzar en nuestra visión de un mundo donde cada niño y joven sobreviva al cáncer».
A pesar de que la tasa de supervivencia del osteosarcoma se ha estancado en torno al 50% durante los últimos 45 años, este avance en la identificación de subtipos es un paso significativo hacia la mejora de los resultados. La falta de comprensión sobre los diferentes subtipos de osteosarcoma, así como el papel del sistema inmunológico alrededor del tumor, ha dificultado el progreso en la mejora de las tasas de supervivencia.
Los científicos aún no han podido identificar los marcadores biológicos clave que podrían ayudar a predecir el pronóstico de un paciente o su respuesta a los tratamientos. Esta falta de conocimiento está obstaculizando el avance en las tasas de supervivencia. Aunque se han intentado predecir diferentes tipos de osteosarcoma mediante ciertos métodos computacionales, estas aproximaciones no han tenido en cuenta la variabilidad dentro de un mismo tumor, lo que complica aún más la predicción del comportamiento del cáncer y su respuesta al tratamiento.
En este estudio, se utilizó un método más avanzado llamado Descomposición de Procesos Latentes (DPL), que considera las diferencias dentro de los tumores individuales. A diferencia de los métodos anteriores, la DPL examina el tumor como una mezcla de patrones ocultos en la actividad genética, cada uno de los cuales representa un «estado funcional» diferente del tumor.
A pesar de las limitaciones del estudio, como un conjunto de datos pequeño para el desarrollo del modelo DPL y la información clínica incompleta en el grupo de validación, este método demostró ser fiable al identificar subgrupos consistentes de osteosarcoma a partir de cuatro conjuntos de datos independientes. En los próximos años, se espera que la mejora en la recogida de muestras y datos clínicos en Europa permita refinar aún más el modelo DPL y descubrir más subtipos específicos de osteosarcoma. Este estudio ha sido publicado en Briefings in Bioinformatics.
