Un artículo de investigación dirigido por UNSW Medicine y que involucró a 125 autores de 86 organizaciones ha determinado que una prueba de tumor puede ayudar a identificar a las pacientes con cáncer de ovario con una supervivencia precaria y, en el futuro, incluso informar sobre nuevos enfoques terapéuticos.

En mujeres, el cáncer de ovario es el octavo tipo de cáncer que aparece con mayor frecuencia entre el público femenino, con casi 300 mil nuevos casos en todo el mundo en el año 2018. Además, es un cáncer que presenta una supervivencia baja y el que se ha estudiado en este artículo, el cáncer de ovario seroso de alto grado, es el tipo de supervivencia más común y el peor.

Se realizó un análisis de 3.789 muestras de tumores de mujeres

Tal y como ha explicado Susan Ramus, autora principal del estudio de UNSW Medicine, “realizamos un análisis de 3.769 muestras de tumores de mujeres con cáncer de ovario y descubrimos que podíamos usar de manera confiable un trozo de tumor para determinar qué tan buenas serían las posibilidades de supervivencia de una mujer cinco años después del diagnóstico”.

Así, los investigadores han encontrado que su prueba de expresión genética era sustancialmente mejor para predecir la supervivencia que usar la edad y el estadio del cáncer de un paciente. “Cuando se dividió a las mujeres en cinco grupos, encontramos que las mujeres cuya expresión génica tumoral se asoció con el mejor pronóstico tenían una supervivencia de nueve años, mientras que las mujeres del grupo de supervivencia más pobre tenían una supervivencia de dos años”, tal y como apuntó Ramus.

Se desea incluir la prueba en un estudio prospectivo

Para elaborar este estudio, el equipo utilizó un conjunto de muestras de entrenamiento y un conjunto de pruebas, con casi 4 mil muestras en total. Así, utilizando enfoques estadísticos novedosos, analizaron datos de seis estudios previos de expresión génica, que les ayudaron a identificar genes que podrían estar involucrados en la supervivencia del cáncer de ovario seroso de alto grado.

Después de reunir un panel de aproximadamente 500 genes candidatos, el equipo midió la expresión génica en las 4 mil muestras utilizando la plataforma NanoString. Así, eligieron uno de los cuatro métodos de aprendizaje automático, un enfoque llamado “red elástica”, que se desempeñó mejor en los datos de entrenamiento.

Asimismo, para validar aún más los hallazgos, el equipo de investigación desea incluir la prueba en un estudio prospectivo y ensayos clínicos y esperan que su prueba esté lista para uso clínico en un futuro próximo.