Proteínas que ayudan a predecir el riesgo de recaída de pacientes con cáncer del pulmón

Identificadas por investigadores del Cima y de la Clínica Universidad de Navarra
Investigadores del Cima y de la Clínica Universidad de Navarra que han participado en este estudio
Investigadores del Cima y de la Clínica Universidad de Navarra que han participado en este estudio

Científicos del Cima y de la Clínica Universidad de Navarra han identificado un grupo de proteínas que predice el pronóstico de los pacientes con los dos tipos de cáncer de pulmón más comunes: adenocarcinoma y carcinoma escamoso de pulmón.

Los resultados obtenidos, publicados en las revistas Thorax y Journal of Pathology, confirman que la elevada expresión conjunta de estas proteínas determina un peor pronóstico de los pacientes con estos tipos de cáncer.

Los investigadores han analizadolas muestras tumorales de 239 pacientes con adenocarcinoma y de 318 con carcinoma escamoso, procedentes de la Clínica Universidad de Navarra, del MD Anderson en Houston (Estados Unidos) y de las series multicéntricas del CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES) y del ensayo clínico internacional NATCH.

“El objetivo de este estudio es detectar aquellos pacientes de cáncer de pulmón que tienen mayor riesgo de recaer tras la cirugía”, explica Luis Montuenga, investigador senior del Programa de Tumores Sólidos del Cima Universidad de Navarra y responsable de grupo del CIBER de Cáncer (CIBERONC). “Para ello, hemos valorado la expresión de dos grupos de proteínas (tres en adenocarcinoma y cinco en carcinoma escamoso)”.

Según el investigador del Cima, “estos datos son especialmente útiles para orientar un seguimiento personalizado, de manera que los especialistas clínicos puedan plantearse iniciar un tratamiento de quimioterapia complementario después de la cirugía en los pacientes quirúrgicos de mayor riesgo, aunque se encuentren en estadios iniciales”.

Asimismo, en las muestras de adenocarcinoma, los datos preliminares sugieren que estos grupos de proteínas podrían predecir la respuesta de los pacientes a la quimioterapia. A partir de ahora, los investigadores confirmarán los resultados aplicando esta “firma molecular” en series multicéntricas internacionales.

Próximos pasos

El sistema de cuantificación utilizado en este estudio tiene la peculiaridad de que utiliza un método muy sencillo, lo que puede acelerar su posible implantación en la práctica clínica. “Está basada en inmunolocalización de proteínas, una técnica que se lleva a cabo en prácticamente todos los laboratorios de Anatomía Patológica del mundo –dice Montuenga–. Nuestro trabajo se centra ahora en buscar herramientas para optimizar la tecnología de detección y poner en marcha sistemas de análisis automatizados que permitan la cuantificación robusta de estas proteínas”.

Este estudio ha formado parte de la tesis doctoral de Elena Martínez-Terroba, codirigida por los doctores María José Pajares y Luis Montuenga, y ha sido financiado, entre otras instituciones, por la Fundación Científica de la AECC.

Se trata de un trabajo multidisciplinar en el que colaboran investigadores de Tumores Sólidos y de Imagen del Cima, así como especialistas de Anatomía Patológica, Neumología, Oncología y Cirugía Torácica de la Clínica Universidad de Navarra, junto con investigadores de otros centros españoles e internacionales.

Especiales

Ajustes
Innovación española

A través del presente Panel de Configuración, puede aceptar o rechazarlas en su totalidad o puede seleccionar qué tipo de cookies quiere aceptar y cuáles quiere rechazar.

Para obtener más información, acceda a nuestra Política de Cookies

Cookies técnicas

Las cookies técnicas que son estrictamente necesarias y permanecen siempre activas son para que el usuario acceda y navegue en INNOVASPAIN.COM.

Cookies de Preferencias o personalización

Utilizamos cookies de personalización que son aquellas que, tratadas por nosotros o por terceros, nos permiten recordar información para que el usuario acceda al servicio con determinadas características que pueden diferenciar su experiencia de la de otros usuarios.

Si desactivas esta cookie no podremos guardar tus preferencias. Esto significa que cada vez que visites esta web tendrás que activar o desactivar las cookies de nuevo.

Cookies Analíticas

Utilizamos cookies de análisis o medición que son aquellas que, tratadas por nosotros o por terceros, nos permiten el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios de los sitios web a los que están vinculadas, incluida la cuantificación de los impactos de los anuncios.