Investigadores del Grupo Español de Cáncer de Pulmón (GECP) han presentado en el Congreso Europeo ELCC un análisis de biomarcadores predictivos de respuesta en tumores de pulmón en estas precoces y han identificado hasta 25 genes diferencialmente expresados.
Este estudio es un subanálisis de las muestras de tejido pretratamiento de 16 pacientes del ensayo clínico NADIM. Los investigadores del GECP llevaron a cabo una secuenciación de RNA centrado en un panel de 395 genes relacionados con procesos inmunitarios como la presentación antigénica, la activación de linfocitos, señalización de interferón, entre otros.
"Alguno de los genes de los que se compone este panel son interferón gamma, granzima A y B, el factor de necrosis tumoral, interleuquinas y miembros del complejo mayor de histocompatibilidad", ha explicado la investigadora principal y miembro del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Puerta de Hierro, Marta Casarrubios.
Así, se ha encontrado un patrón de expresión diferencial de genes entre pacientes con tumores con respuesta patológica completa y no completa. En concreto, se han identificado hasta 25 genes diferencialmente expresados.
"Entre ellos, hemos encontrado que la expresión de interferón gamma en el tejido pretratamiento está asociada con una respuesta patológica completa al momento de la cirugía", ha señalado Casarrubios.
Los expertos destacan que la secuenciación genómica del tumor puede ser clave en el futuro para identificar grupos de pacientes que responden mejor al tratamiento y aquellos que no y programar con antelación estrategias de actuación. "Nuestros hallazgos se han realizado en una cohorte pequeña de pacientes, sin embargo, sí nos pueden dar una idea aproximada y nos pueden ayudar a generar hipótesis para la posterior identificación de biomarcadores predictivos. En nuestro caso, sí parece importante que una firma de interferón gamma previa al tratamiento con quimio-inmunoterapia neoadyuvante pueda ser importante a la hora de que los tumores lleven a cabo una respuesta patológica completa. Lo que está claro es que para la identificación de genes predictores y firma de expresión génica como posibles biomarcadores será necesaria la implementación de la tecnología de secuenciación masiva NGS en la práctica clínica", ha concluido Casarrubios.
