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¿Por qué las terapias más avanzadas contra el cáncer solo funcionan en algunos pacientes?

Los linfocitos T del sistema inmunitario (en color naranja) se unen a una célula tumoral para destruirla. / Memorial Sloan Kettering / Agencia Sinc

Sofía Pérez Mendoza

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Que el propio sistema inmunológico ataque las células tumorales, la conocida como inmunoterapia, ha revolucionado los tratamientos oncológicos en los últimos años. Sin embargo, solo entre un 20 y un 40% de los pacientes responden positivamente a estas terapias. Predecir en qué personas hay más posibilidades de que el tratamiento sea exitoso está centrando muchas investigaciones actuales. Un grupo de científicos del Instituto de Investigación Biomédica (IRB) de Barcelona, liderados por Núria López-Bigas y Abel González Pérez, ha localizado cinco factores que determinan la respuesta de los pacientes a los inhibidores de puntos de control inmunológico (CPIs), un tipo de inmunoterapia ampliamente utilizada en los tratamientos oncológicos.

Los resultados, publicados en la revista Nature Genetics tras un análisis exhaustivo de datos de 479 pacientes con tumores metastásicos, son un “avance significativo” porque además de permitir identificar de manera más precisa a qué pacientes les puede funcionar el tratamiento, podría facilitar que personas que ahora no se consideran candidatas a tratarse con inmunoterapia –como pasa con los carcinomas de hígado o de riñón– se beneficiaran, explican desde el IRB.

Hasta ahora los estudios disponibles se habían centrado en observar características específicas de los tumores o el sistema inmune de los pacientes. Los hallazgos de esta nueva investigación suponen lo que los investigadores han llamado “factores independientes. ”Se habían identificado biomarcadores individuales, pero nuestros resultados sugieren que muchos de estos biomarcadores podrían ser diferentes versiones de los mismos factores subyacentes“, señala el doctor González-Pérez.

A más mutación, más posibilidad de ataque

¿Cuáles son esos factores? Por un lado, la “carga mutacional del tumor”. Si muta mucho, genera más neoantígenos y eso facilita que el sistema inmunológico los reconozca y ataque. Por otro, la presencia de células T citotóxicas es esencial para la inmunoterapia sea efectiva. Una “mayor infiltración de estas células está directamente relacionada con una mejor respuesta a la terapia”, confirma el estudio.

Los investigadores han hallado una relación también con “la actividad del factor de crecimiento transformante beta (TGF-β) en el microambiente tumoral” porque una alta actividad “puede suprimir la respuesta inmunitaria”. Además, son dos factores clave el tratamiento recibido previamente por el paciente –quienes han sido tratados antes tienden a responder peor– y el índice proliferativo del tumor. Si es alto, lo que se da en cánceres más agresivos, hay una menor posibilidad de supervivencia tras el tratamiento, concluye la investigación, que ha validado estas variables en seis cohortes independientes con un total de 1.491 pacientes con cáncer de pulmón, colon y melanoma. Los datos analizados proceden de una base pública de la fundación holandesa Hartwig Medical Foundation.

La doctora López-Bigas considera que los hallazgos son “un paso importante para entender cómo distintas características del tumor y del paciente contribuyen a la respuesta” y el equipo espera que los cinco factores sirvan para “guiar las decisiones terapéuticas en el futuro”. “Este avance podría tener importantes implicaciones clínicas, ya que podría evitar que pacientes con baja probabilidad de respuesta sufran los efectos secundarios de los CPIs, que pueden derivar en enfermedades autoinmunes, y, además, ayudar a reducir el coste de los tratamientos”, sostiene el IRB en una nota de prensa.

El estudio da una información valiosa para mejorar la medicina personalizada, pero tiene limitaciones. Los investigadores reconocen que “la precisión de estos modelos para su posible aplicación futura en la clínica debería validarse por medio de ensayos clínicos prospectivos”. Sin embargo, es un desafío poder acceder a datos tan completos y exhaustivos como los empleados en la investigación en un volumen mayor de pacientes, algo que sería esencial para “generar modelos más precisos”, aseguran.

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