COMUNICACIÓN/PRENSA HOSPITAL UNIVERSITARIO 12 DE OCTUBRE.
El estudio servirá de base a dos ensayos internacionales para comprobar la eficacia del fármaco Azeliragon en estos tumores cerebrales agresivos
El Hospital público 12 de Octubre acaba de publicar un estudio en el que se ha utilizado por primera vez herramientas de análisis genómico de ARN para detectar qué tipo de pacientes con tumor cerebral agresivo (glioblastoma) va a responder a un tratamiento. Este trabajo servirá de base para el reclutamiento de pacientes en dos ensayos clínicos internacionales que comprobarán la eficacia del fármaco Azeliragon. La selección previa permite definir el perfil de pacientes que formarán parte de los ensayos, aumentando los resultados de eficacia del fármaco y, por tanto, las probabilidades de que sea autorizado para su uso comercial.
La oncología de precisión cuenta en los últimos años con herramientas de análisis genómico para analizar un gran número de genes que pueden estar relacionados con un determinado tumor. Las técnicas de secuenciación masiva que analizan ADN son una herramienta clave y la más novedosa en el diagnóstico de los tumores cerebrales, pero son ineficaces para estos procesos que buscan predecir respuestas a un tratamiento.
El análisis genómico con ARN, análisis de transcriptómica, es un paso adelante, ya que permite un estudio exhaustivo del material genético completo de un organismo para comprender sus funciones, variaciones y evolución. Según explica Ricardo Gargini, neuro-oncólogo de Anatomía Patológica del Hospital 12 de Octubre, investigador del Grupo de NeuroOncología del Instituto de Investigación i+12 e investigador principal de este estudio, “mientras el ADN almacena la información genética, el ARN lleva esta información a las células, es decir, nos dice lo que está en movimiento en el tumor, lo que el tumor puede hacer como organismo vivo y, por tanto, refleja mucho más lo que puede llegar a hacer, en este caso predecir la respuesta ante un tratamiento como el Azeliragon”.
En este estudio se ha identificado qué tipo de pacientes responden, cómo responden y cómo medirlo. Los resultados van a servir de base a dos ensayos clínicos en marcha en EE UU que valorarán la eficacia de este fármaco. “Cuanto más selectivo sea el ensayo clínico, cuantas más herramientas puedas utilizar para saber qué pacientes serán más susceptibles a la eficacia terapéutica, el ensayo clínico será más efectivo”.
Y ésta es la clave de que “no se caiga el fármaco”, enfatiza Gargini. En su opinión, a menudo los ensayos clínicos con fármacos no llegan a la II fase. Las cohortes de pacientes suelen ser heterogéneas y es frecuente que los resultados globales no lleguen al nivel requerido de eficacia para su comercialización, impidiendo que se beneficien muchos pacientes.
Sobre el estudio
El trabajo S100A proteins show a spatial distribution of inflammation associated with the glioblastoma microenvironment architecture, publicado en la revista Theranostics, ha utilizado ARN, herramientas bioinformáticas y una cohorte de 30 pacientes con glioblastoma para validar los resultados.
El glioblastoma es un tumor cerebral con muy mal pronóstico. Representan el tipo más prevalente de tumores primarios agresivos del sistema nervioso central. Además, se da la circunstancia de que apenas existen tratamientos disponibles y el 70 por ciento de los que hay no tienen eficacia, por lo que se hace urgente contar con terapias que puedan mejorar la calidad de vida y la evolución de estos pacientes.
En esta patología se produce una fuerte asociación con procesos inflamatorios. Las moléculas inflamatorias generan retroalimentación positiva con las células tumorales, alimentando el crecimiento tumoral, así como el reclutamiento de células inmunes que promueven la agresividad. Aunque el papel de muchas moléculas inflamatorias es bien conocido, hay muchas macromoléculas, como la S100A, cuyo papel comienza ahora a comprenderse.
Los procesos inflamatorios implicados en el glioblastoma se analizan en el trabajo, que ha utilizado perfiles transcripcionales (que reflejan la actividad de los genes) para definir los procesos biológicos de proteínas como la S100A y ver cómo reaccionan las células del tumor al tratamiento.
Los hallazgos definen diferentes funciones para las proteínas S100A9, A11 y A13 que son asociados con la composición del microambiente del glioblastoma y que marcan su progresión. Además, se observa que estas alteraciones pueden ser revertidas por el Azeliragon, que se encuentra en fase I/II del ensayo clínico NCT05635734.
