Nuevas bases de Recopilación de datos sobre el cáncer

Por Hannah Waters – Publicado en News & Opinion en The Scientist el 29 de Marzo de 2012 (traducido por Nicolás Jouve) 

Dos nuevas bases de datos de líneas celulares del cáncer con múltiples datos genómicos y de respuesta a fármacos pueden ayudar a los investigadores a identificar dianas de fármacos.
 
El Instituto Broad y el Instituto Sanger anunciaron ayer (28 de marzo) detalles de sus bases de datos de líneas celulares aisladas, el más grande deposito de datos de genómica y perfiles de comportamiento frente a fármacos disponible hasta la fecha. Con los resultados preliminares publicados en dos publicaciones en Nature, estas bases de datos deben ayudar a los investigadores a identificar qué medicamentos se deben utilizar contra cada tipo de cáncer y optimizar los esfuerzos de desarrollo de fármacos.
 
Según Eileen Dolan, que estudia farmacogenómica en la Universidad de Chicago y no participó en ninguno de los estudios; «Esto nos induce a entender el cáncer como una enfermedad molecular en lugar de una enfermedad anatómica»…«nos ayudará a comprender los medicamentos existentes, así como nuevos fármacos y a tomar decisiones más informadas en los ensayos en fase I y fase II». En los últimos años, los investigadores se han convencido cada vez más de que el que un tumor responda a un tratamiento químico determinado depende de su perfil genómico. Pero debido a la gran cantidad de líneas celulares y variedad de opciones de fármacos, los investigadores de los laboratorios más pequeños a menudo no tienen los recursos necesarios para identificar la mejor opción para el tipo de cáncer que está estudiando.
 
«Para cualquier variedad de medicamentos que se están desarrollando frente al cáncer, no podemos necesariamente conocer de antemano que cánceres van a ser vulnerables», dijo Levi Garraway, un biólogo especialista en cáncer del Dana Farber Cancer Institute quien encabezó el proyecto Broad. «Si tienes una gran colección de líneas celulares con anotaciones genéticas y conocimiento de sus dianas moleculares se puede probar la biología vinculada a muchos tipos de alteraciones genéticas de interés». 

Hace cuatro años, Levi Garraway y sus colegas comenzaron un estudio masivo de 947 líneas celulares provinientes de tumores, incluyendo la secuenciación de genes asociados al cáncer, perfiles de respuesta a fármacos, recopilación de datos de expresión de ARN usando microarrays y análisis exhaustivo de las  regiones repetidas de los genomas del cáncer. No habían ido muy lejos cuando descubrieron un proyecto paralelo que se estaba desarrollando en el Instituto Sanger, liderado por el experto en genómica Mathew Garnett.
 
Los proyectos no son idénticos; investigan genes diferentes y fármacos diferentes utilizando métodos ligeramente distintos. Por esta razón, Garnett considera las dos bases de datos como «complementarias»… «Hay suficiente no-superposición como para hacer observaciones diferentes», acordó Garraway (ver tabla). 

Además, tener dos bases de datos independientes en lugar de la agrupación de datos, como se había hecho en bases de datos anteriores, puede dar más peso a ciertas conclusiones. «Creo que tener dos recursos independientes es una buena cosa», señaló Jian Ma, un experto en genómica computacional de la Universidad de Illinois, que no participó en la investigación. «Si dos grupos diferentes tienen el mismo resultado de la misma línea celular, la observación  resulta más fiable».
 
Los dos trabajos de Nature, presentados a la par, describen cómo fueron recogidos los datos para cada proyecto e incluyen experimentos reiterados para demostrar cómo las bases de datos podrían mejorar el desarrollo de los fármacos destinados a combatir el cáncer. El proyecto de Garnett, llamado Cancer Cell Line Encyclopedia, identificó una mutación en las células del sarcoma de Ewing que es altamente sensible a los inhibidores de la PARP, por ejemplo. Mientras tanto, la base de datos de Garraway, Genomics of Drug Sensitivity in Cancer, incluye datos que sugieren que los inhibidores MEK, una clase de medicamentos para combatir el cáncer que atacan el oncogén RAS, pueden haber aumentado su eficacia en cánceres con una mutación en otro gen, AHR.
 
La esperanza es que estas bases de datos se utilicen para ayudar a las personas con cáncer por la mejor coincidencia de un tipo de cáncer a un tipo de fármaco. También han de servir para determinar qué pacientes se adecuan a inscribirse en los ensayos clínicos de acuerdo con cada perfil genético del cáncer. «A menudo, las pruebas de fármacos en los ensayos clínicos no dan resultados simplemente por no probarlos en las personas adecuadas» djo Garnett. Una mejor comprensión de cómo el medicamento responde a mutaciones genéticas, ayudada por las bases de datos, podría ayudar a los médicos a seleccionar «qué poblaciones son más susceptibles de obtener una respuesta adecuada». 

Es importante destacar que toda la información de estas bases de datos es de dominio público y disponible para todos los investigadores. «Lo qué será inmediatamente útil es que muchos grupos expertos en Bioinformática podrán descargar los datos», dijo Scott Powers, un experto en genómica del cáncer del Cold Spring Harbor Laboratory, no involucrado en los proyectos. «No hay ninguna duda del interés en la investigación de la genética del cáncer para la búsqueda de compuestos potenciales antineoplásicos». «Es un recurso que, una vez que esté disponible, va a servir para su utilización en nuevos estudios», señaló Ma. 

Sin embargo, las bases de datos no están disponibles todavía, lamentó Powers, que dijo: «Tienen un largo camino por recorrer para producir una Web útil». Estas Webs son un poco difíciles de utilizar en comparación con otras bases de datos del cáncer, pero darán más información. De este modo, la Web Oncomine de la Universidad de Michigan, contiene datos genómicos y de expresión génica pero carece de los datos de respuesta a fármacos que van a proporcionar las dos nuevas bases de datos Broad y Sanger. 

Ambos proyectos tienen como objetivo limpiar la interfaz de usuario y continuarán depositando nuevos datos con el tiempo, agregando más líneas celulares y nuevos fármacos, así como perfiles metabólicos, datos epigenéticos y más secuencias genómicas. «"Me siento optimista, se trata de un recurso muy útil para probar hipótesis», dijo Garnett. Garraway acordada: «necesitamos este tipo de recurso y esperemos que servirá para hacer muchos descubrimientos más». 

Referencias
J. Barretina et al., “The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity,” Nature, 483:603-7, 2012.
M. Garnett et al., “Systematic identification of genomic markers of drug sensitivity in cancer cells,” Nature, 483:570-5, 2012