El Laboratorio de Genómica Biomédica del IRB Barcelona, con sede en el PCB, ha desarrollado un método computacional que identifica las mutaciones causantes del cáncer para cada tipo de tumor. Este y otros desarrollos del mismo equipo de científicos, liderado por la investigadora ICREA Dra. Núria López-Bigas, buscan acelerar la investigación oncológica y ofrecer herramientas para que los oncólogos puedan elegir el mejor tratamiento para cada paciente. El trabajo se ha publicado en la revista Nature.

Cada tumor, cada paciente, acumula un elevado número de mutaciones, pero no todas esas mutaciones son significativas para el desarrollo del cáncer. Científicos del IRB Barcelona, liderados por la investigadora ICREA Dra. Núria López-Bigas, han desarrollado una herramienta basada en métodos de aprendizaje automático que evalúa la potencial contribución al desarrollo y la progresión del cáncer de todas las posibles mutaciones en un gen, en un determinado tipo de tumor.

En trabajos anteriores, ya puestos a disposición de la comunidad científica y médica, el laboratorio había desarrollado un método para identificar qué genes son responsables del inicio, el progreso o la expansión del cáncer.  “BoostDM va más allá: simula cada posible mutación, dentro de cada gen, para un tipo de cáncer específico y señala cuáles son clave en el proceso canceroso. Esto contribuye a entender cómo se causa un tumor a nivel molecular, y puede ayudar en la toma de decisiones médicas en el momento de elegir la terapia más adecuada para un paciente”, explica la Dra. López-Bigas, jefa del laboratorio de Biomédica Genómica. Además, la herramienta contribuirá a entender mejor los procesos iniciales de la formación de tumores en los distintos tejidos.

La nueva herramienta se ha integrado en la plataforma IntOGen, desarrollada por el mismo grupo y diseñada para ser utilizada por la comunidad científica y médica en proyectos de investigación, y en el Cancer Genome Interpreter, también desarrollado por los investigadores, y más enfocado a la toma de decisiones clínicas por parte de médicos oncólogos.

Actualmente, BoostDM trabaja con los perfiles mutacionales de 28.000 genomas analizados de 66 tipos de cáncer diferentes. El alcance de BoostDM será mayor con el previsible incremento de genomas de cáncer de acceso público.

Un desarrollo basado en la biología evolutiva

Para hallar las mutaciones implicadas en el cáncer, los científicos se han basado en un concepto clave en la evolución: la selección positiva. Las mutaciones que favorecen el crecimiento y el desarrollo del cáncer se encuentran en número más elevado en las distintas muestras, en comparación con aquellas mutaciones que sucederían al azar.

“Partimos de la premisa de que algunas mutaciones solo las llegamos a observar porque las células tumorales con dicha mutación guían el desarrollo del tumor, y nos preguntamos qué distingue a esas mutaciones del resto de mutaciones posibles”, explica el Dr. Ferran Muiños, investigador postdoctoral y primer co-autor del trabajo. “Hacer esto de manera manual sería excesivamente laborioso, pero hay estrategias computacionales que permiten organizar este análisis de manera sistemática y eficiente”, añade.

El método propuesto aprende, a partir de los datos, qué atributos son distintivos de las mutaciones que favorecen el desarrollo del cáncer, lo cual supone información útil para el desarrollo de nuevos enfoques terapéuticos.

» Artículo de referencia: «In silico saturation mutagenesis of cancer genes». Ferran Muiños, Francisco Martinez-Jimenez, Oriol Pich, Abel Gonzalez-Perez & Nuria Lopez-Bigas Nature (2021) DOI:10.1038/s41586-021-03771-1

» Más información: web del IRB Barcelona [+]