Científicos del Instituto de Investigación en Biomedicina de Barcelona (IRB Barcelona), en colaboración con el Centro de Regulación Genómica (CRG) y la Universidad de Radboud, han desarrollado un algoritmo que puede predecir qué pacientes con cáncer tienen más probabilidades de beneficiarse de la inmunoterapia.
Las mutaciones en nuestro ADN pueden interrumpir la síntesis de proteínas, a veces causando proteínas truncadas que no funcionan según lo previsto. Conocidas como mutaciones sin sentido, estos tipos de alteraciones pueden dar lugar a enfermedades hereditarias y diferentes tipos de cáncer. Para mantener al mínimo el número de proteínas truncadas, las células humanas reconocen y eliminan los ARN con mutaciones sin sentido a través de un proceso de control de calidad conocido como desintegración de ARNm mediada sin sentido (NMD).
Para comprender mejor el efecto de la NMD en la enfermedad humana, los investigadores crearon NMDetective , una herramienta que describe todas las posibles mutaciones sin sentido que pueden ocurrir en el genoma humano. Desarrollado por análisis estadísticos a gran escala basados ??en el aprendizaje automático, el algoritmo identifica qué mutaciones en el genoma son susceptibles a la NMD.
Como se describe en un artículo publicado esta semana en Nature Genetics, los científicos utilizaron NMDetective para analizar miles de variantes genéticas que dan lugar a enfermedades hereditarias en humanos. “Nos sorprendió observar que, en muchos casos, se predijo que la actividad de NMD conduciría a una mayor gravedad de la enfermedad”, explica Fran Supek, investigador de ICREA, jefe del laboratorio de Genome Data Science en IRB Barcelona y líder del equipo que construyó la herramienta
Los resultados del estudio sugieren que la inhibición farmacológica de la NMD podría retrasar la progresión de muchas enfermedades genéticas diferentes. Para distinguir qué pacientes se beneficiarían de esta terapia, es necesario aplicar un enfoque de Medicina de precisión para determinar la mutación responsable de la enfermedad y el efecto de NMD en esta mutación, y aquí es precisamente donde entra en juego NMDetective.
Los investigadores también estudiaron el papel de la NMD en el cáncer y la interacción entre el tumor y el sistema inmune. “Descubrimos que la actividad NMD es importante para la predicción del resultado exitoso de la inmunoterapia en el cáncer”, explica Supek. Los investigadores encontraron que NMD oculta mutaciones que, de otro modo, desencadenarían el sistema inmune. Por lo tanto, NMDetective se puede utilizar para analizar las mutaciones presentes en el tumor, a fin de distinguir mejor entre los pacientes con cáncer que responden a la inmunoterapia de los que no responden a la inmunoterapia.
“Los tumores están plagados de mutaciones genéticas que deberían producir todo tipo de proteínas extrañas. El sistema inmunitario debería detectarlos, identificar las células que salieron mal y destruirlas. Pero muchas de estas proteínas extrañas nunca se producen debido a la NMD”, dice Ben Lehner, investigador del Centro de Regulación Genómica, que también participó en el estudio.
“Este algoritmo puede distinguir qué mutaciones activarán y no activarán este sistema de verificación de errores. Lo emocionante es que ya existen medicamentos que bloquean la NMD, que podrían usarse junto con otros tratamientos para ayudar al sistema inmunitario a reconocer mejor las células tumorales”, explica Lehner.
“Aquí vemos un ejemplo en el que los datos de genómica del cáncer disponibles al público pueden reutilizarse a través de enfoques de aprendizaje automático para comprender mejor los procesos biológicos como la NMD. Lo que hace que este estudio sea especialmente emocionante es que podríamos traducir directamente esta investigación fundamental en ideas relevantes para los médicos y los pacientes”, indica el autor principal Rik Lindeboom, investigador de la Universidad de Radboud en los Países Bajos.
Este estudio ha sido financiado por las subvenciones HYPER-INSIGHT e IR-DC del Consejo Europeo de Investigación, por el Instituto Holandés Oncode, por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (anteriormente MINECO), la Fundación Bettencourt Schueller y AGAUR.
Artículo de referencia:
Rik GH Lindeboom, Michiel Vermeulen, Ben Lehner y Fran Supek. ‘El impacto de la descomposición de ARNm mediada sin sentido en la enfermedad genética, la edición de genes y la inmunoterapia contra el cáncer’. Nature Genetics (2019) DOI: 10.1038 / s41588-019-0517-5
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