ADN del Cáncer de Mama revela más secretos

La composición genética de los tumores de cáncer de mama podría predecir mejor qué tan bien le irá a una mujer que el tamaño y aspecto del tumor, que es la forma tradicional de analizar el cáncer, sugiere una investigación reciente.

Un equipo de investigadores europeos analizó la composición genética de 595 tumores de cáncer de mama y compararon los resultados con tejido de mama no canceroso. Luego utilizaron algoritmos para dividir los tumores en ochos tipos en función de los cambios en la estructura de los cromosomas, incluidas deleciones o amplificaciones en el ADN, apuntaron los autores del estudio.

Al hacerlo, los investigadores mostraron que algunas alteraciones en los patrones de ADN podían predecir el pronóstico y la respuesta del cáncer a tratamientos específicos.

Estos hallazgos se suman a un grupo de descubrimientos científicos recientes que sugieren que la clave para combatir el cáncer de mama podría encontrarse en el ADN de los tumores.

“¿Formará esto parte de la práctica clínica mañana? No”, aseguró el Dr. Daniel Silver, profesor asistente de medicina en el Instituto Oncológico Dana-Farber de Boston. “Es tan solo un paso de muchos hacia un conocimiento más profundo del cáncer de mama”.

El estudio aparece en una edición reciente de Science Translational Medicine.

En los últimos años, los oncólogos confían cada vez más en el análisis del ADN de las células del cáncer de mama para determinar qué cánceres son más propensos a responder a ciertos tratamientos y cuáles tienen las mayores probabilidades de recurrencia, explicó el Dr. Stephen Sener, ex presidente de la American Cancer Society y director de la división de oncología quirúrgica de la Facultad de medicina Keck de la Universidad del Sur de California.

“Durante muchos años, hasta principios de este siglo, se creía que el cáncer de mama era una enfermedad básica”, explicó Sener. “Pero desde la identificación del genoma humano, las personas trabajan ahora en el genoma del cáncer de mama. Estamos aprendiendo mucho más acerca de cómo se desarrolla el cáncer y cómo se comporta”.

En lugar del tamaño, grado o número de ganglios linfáticos impactados y otras características anatómicas del mismo tumor, muchos oncólogos ahora analizan la composición genética del tumor. Ya las pruebas de laboratorio pueden mostrar si las células cancerosas son receptores de estrógeno (ER) positivos, lo que significa que las células se valen del estrógeno para promover su crecimiento; receptor de progesterona (PR) positivo; receptores hormonales negativos o si tienen demasiadas copias del gen HER-2 , que promueve la proliferación celular.

Para cada tipo, podrían funcionar o no diferentes medicamentos. Para los cánceres ER positivos, por ejemplo, medicamentos como el tamoxifeno que bloquean las hormonas pueden ser efectivos, pero no así para las mujeres que tienen cánceres con receptores hormonales negativos.

“Hay algunos tipos de cáncer de mama que son muy grandes pero que nunca se propagan. Por otra parte, algunas pacientes tienen cánceres muy pequeños con muchos ganglios linfáticos impactados”, señaló Sener. “¿Por qué son diferentes estas pacientes? Muchos de nosotros nos hemos dado cuenta de que las descripciones anatómicas estándares del cáncer de mama son inadecuadas”.

La tecnología de ADN ha revolucionado las decisiones de tratamiento de los oncólogos, señaló Sener.

“Esta nueva forma de estudiar la genética del cáncer de mama nos ha permitido centrarnos más en el pronóstico, en quiénes responderán a la quimioterapia, a las hormonas o ambos”, señaló Sener. “Es realmente un gran avance en la tecnología de cáncer de mama que ha tenido lugar entre los últimos 3 y 5 años”.

“Con el tiempo, el tamaño del tumor probablemente sea una pieza de información irrelevante”, dijo.

FUENTES: Daniel Silver, M.D., Ph.D., assistant professor of medicine, Dana Farber Cancer Institute, Harvard Medical School, Cambridge, Mass.; Stephen Sener, M.D, past president, American Cancer Society, and chief, division of surgical oncology, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, Calif.; Science Translational Medicine, June 30, 2010

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