Una nueva investigación de un equipo de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y de la Fundación para el Progreso de la Medicina (FPM) ha dado un paso en este sentido para enfrentar a las etapas más avanzadas del melanoma, un tumor de piel muy agresivo. Para ello, realizaron un estudio a fondo de las fusiones genéticas con herramientas bioinformáticas.
El trabajo forma parte de la tesis de doctorado de Guadalupe Nibeyro, bajo la dirección de Elmer A. Fernández, investigador del Conicet en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales y de la Fundación para el Progreso de la Medicina, y la colaboración de Gabriel Morón, investigador de Conicet en la Facultad de Ciencias Químicas, entre otros. El estudio fue publicado recientemente en la revista científica Cancer Research Communications.
El melanoma avanzado es altamente agresivo y difícil de tratar. Las inmunoterapias actuales no siempre funcionan, y predecir qué pacientes responderán sigue siendo un desafío. En este escenario, el equipo de la UNC descubrió que una alta carga de fusiones genéticas se asocia con una peor respuesta al tratamiento, menor supervivencia y mayor riesgo de mortalidad.
“Lo que vimos es que las personas con más fusiones respondían peor a la inmunoterapia, lo contrario a lo que pensamos al inicio”, cuenta Nibeyro. “La explicación es que esas fusiones reflejan un gran desorden en las células tumorales. A mayor cantidad de fusiones, mayor caos genético y un tumor más agresivo. Entonces, el sistema inmune parece quedar paralizado: hay tantas anomalías distintas que no sabe a qué atacar”.
El director del proyecto resume los resultados: “Lo que logramos es determinar que la carga de fusiones es un buen predictor de la evolución tumoral: nos dice si el tumor será más agresivo o menos. El segundo hallazgo es que algunas de esas fusiones podrían convertirse en alternativas terapéuticas. Es decir, abren caminos para desarrollar algún tratamiento”.
La nota completa en la Agencia de Noticias de la Universidad Nacional de Córdoba UNCiencia:
Del proyecto, participaron también Romina Girotti, de la UADEi; Veronica Baronetto, del ScireLab-Conicet, y Laura Pratto de la Universidad Nacional de Villa María.
