El laboratori de Genòmica Biomèdica de l’IRB Barcelona, ubicat al PCB, ha creat un mètode computacional, BoostDM, que identifica les mutacions causants del càncer per a cada tipus de tumor. Amb aquest i altres desenvolupaments, l’equip de recerca liderat per la investigadora ICREA Núria López-Bigas busca accelerar la investigació oncològica i oferir eines perquè els oncòlegs puguin triar el millor tractament per a cada pacient. El treball s’ha publicat a la revista Nature.

Cada tumor, cada pacient, acumula un elevat nombre de mutacions, però no totes aquestes mutacions són significatives per al desenvolupament del càncer. Científics de l’IRB Barcelona liderats per la investigadora ICREA Dra. Núria López-Bigas han desenvolupat una eina basada en mètodes d’aprenentatge automàtic que avalua la potencial contribució al desenvolupament i la progressió del càncer de totes les possibles mutacions en un gen, en un determinat tipus de tumor.

En treballs anteriors, ja posats a disposició de la comunitat científica i mèdica, el laboratori havia desenvolupat un mètode per identificar quins gens són responsables de l’inici, el progrés o l’expansió del càncer. “BoostDM va més enllà: simula cada possible mutació, dins de cada gen, per a un tipus de càncer específic, i assenyala quines són essencials en el procés cancerós. Això contribueix a entendre com es causa un tumor a nivell molecular, i pot ajudar en la presa de decisions mèdiques en el moment de triar la teràpia més adequada per a un pacient”, explica la Dra. López-Bigas, cap de laboratori de Genòmica Biomèdica. A més, l’eina contribuirà a entendre millor els processos inicials de la formació de tumors en els diferents teixits.

La nova eina s’ha integrat a la plataforma IntOGen, desenvolupada pel mateix grup i dissenyada per ser utilitzada per la comunitat científica i mèdica en projectes d’investigació, i en el Cancer Genome Interpreter, també desenvolupat pels investigadors, i més enfocat a la presa de decisions clíniques per part de metges oncòlegs.

Un desenvolupament basat en la biologia evolutiva

Per trobar les mutacions implicades en el càncer, els científics s’han basat en un concepte clau en l’evolució: la selecció positiva. Les mutacions que afavoreixen el creixement i el desenvolupament del càncer es troben en nombre més elevat en les diferents mostres, en comparació amb aquelles mutacions que succeirien a l’atzar.

“Partim de la premissa que algunes mutacions només les arribem a observar perquè les cèl·lules tumorals amb aquesta mutació guien el desenvolupament del tumor, i ens preguntem què distingeix a aquestes mutacions de la resta de mutacions possibles”, explica el Dr. Ferran Muiños, investigador postdoctoral i primer co-autor del treball. “Fer això de manera manual seria excessivament laboriós, però hi ha estratègies computacionals que permeten organitzar aquesta anàlisi de manera sistemàtica i eficient”, afegeix.

El mètode proposat aprèn, a partir de les dades, quins atributs són distintius de les mutacions que afavoreixen el desenvolupament del càncer, la qual cosa suposa informació útil per al desenvolupament de nous enfocaments terapèutics.

Actualment, BoostDM treballa amb els perfils mutacionals de 28.000 genomes analitzats de 66 tipus de càncer diferents. L’abast de BoostDM serà més gran amb el previsible increment de genomes de càncer d’accés públic.

» Article de referència: “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

» Més informació: web de l’IRB Barcelona [+]