Un esfuerzo conjunto de más de mil investigadores internacionales permitió secuenciar el genoma de cerca de 2.700 tumores, lo que contribuirá a comprender el proceso de mutación de las células cancerígenas, facilitar un diagnóstico precoz y diseñar terapias adaptadas a cada paciente. Obtener y entender este inmenso conjunto de datos fue posible por el esfuerzo de 1.300 científicos de 37 países y el uso de 13 supercomputadoras y centros de análisis durante unos 10 millones de horas; más de 1.100 años de computación.

La revista Nature publicó este miércoles una compilación de 22 artículos que da cuenta del trabajo coordinado por el Consorcio Pan-Cáncer para el Análisis de Genomas Completos (PCAWG, en inglés). "Durante las últimas dos décadas, la comunidad científica se ha dado cuenta de que el cáncer es fundamentalmente una enfermedad del genoma, promovida por la acumulación gradual de mutaciones en las células", describió en una rueda de prensa telefónica Lincoln Stein, del Instituto para la Investigación del Cáncer de Ontario (Canadá).

Esas mutaciones alteran los mecanismos por los cuales las células gradúan su crecimiento e interactúan con su entorno. En un organismo humano se producen miles de millones de mutaciones, pero solo una pequeña cantidad derivan en cáncer. Identificar y catalogar esas variaciones fue un área en auge en la investigación del cáncer en los últimos años, y el estudio publicado en Nature promete facilitar nuevos avances en el campo.

Las anomalías genéticas son el origen del desarrollo de subtipos de cáncer, con lo que la secuenciación de datos de una sola biopsia puede proporcionar una instantánea de los cambios que ocurren en una ubicación específica en un momento determinado. Por supuesto, la secuenciación del genoma completo de una gran cantidad de muestras tumorales ofrece una visión mucho más completa de los factores que contribuyen al desarrollo de la enfermedad. El conjunto de trabajos publicados este miércoles analiza 2.658 muestras cancerígenas, junto con tejidos sanos asociados a cada una de ellas, que cubren 38 tipos de tumores. Las observaciones hechas hasta ahora sugieren que los genomas cancerígenos analizados contienen una media de cuatro o cinco mutaciones relevantes.

En el 9 % de las muestras cancerígenas estudiadas, los científicos identificaron al menos un gen como responsable del cáncer, mientras que en el 5% de los tumores no han logrado encontrar pistas de las mutaciones que provocaron la enfermedad. "Eso indica que es necesario más trabajo" en ese terreno, subraya la revista Nature.

En conjunto se identificó al menos una mutación causal para el 95% de casos analizados. En promedio, el cáncer necesita cinco mutaciones causales para aparecer, aunque varía mucho según el tipo de tumor. Cada una de ellas “puede ser una posible diana para el desarrollo de nuevos fármacos”, resaltó Peter Campbell, miembro del comité directivo del proyecto, citado por el diario El País de España. La acumulación de esas pocas mutaciones causales permite al cáncer crecer y evolucionar más rápido que las células sanas y es un proceso que puede tardar casi toda una vida. Aunque depende del tipo de tumor, el estudio muestra que algunas aparecen años o décadas antes de que se diagnostique la dolencia. 

“Lo más sorprendente es lo diferente que es el genoma del cáncer de una persona y el de otra”, resalta. “Hay miles de combinaciones de mutaciones diferentes que producen la enfermedad, más de 80 procesos que causan esas mutaciones; algunos se deben a causas hereditarias, otros al estilo de vida y otras vienen por simple desgaste. Lo más interesante de este proyecto es que nos permite empezar a identificar patrones recurrentes entre toda esta enorme complejidad”, señaló Campbell.

Por otra parte, Stein advierte que la mayoría de los estudios genéticos sobre cáncer elaborados hasta ahora se limitaron al análisis del exoma, el fragmento del ADN que se encarga de la codificación de proteínas y que representa en torno al 1 % del genoma. "Construir un retrato detallado del genoma del cáncer utilizando solo los datos del exoma es como intentar resolver un puzzle de cien mil piezas cuando falta el 99 % de la piezas y no está la caja del puzzle con la imagen completa para usar de guía", describe Stein.

Las dimensiones y la complejidad del proyecto son difíciles de imaginar. Un indivuduo humano está formada 30 billones de células. Cada vez que una de ellas se divide para generar una hija, copia el genoma completo, compuesto por 3.000 millones de letras perfectamente ordenadas y emparejadas, la A con la T y la C con la G, y que es su manual de instrucciones para la vida. En ese proceso hay errores de copia totalmente casuales --mutaciones--. Una persona puede acumular millones de estas erratas, la inmensa mayoría inofensivas, pero una fracción ínfima de ellas son las que pueden desencadenar el cáncer. Identificar unas y otras es fundamental para entender mejor la enfermedad y diseñar nuevos tratamientos.

Según los resultados más recientes, dos tercios de todos los tumores se deben al azar. El otro tercio se explica por mutaciones heredadas de los padres y por factores externos y evitables, como el estilo de vida, tal como ilustra el trabajo de Tubío. Uno de los factores que más destruyen favorecen la replicación de esos fragmentos peligrosos del genoma es el humo del tabaco. El alcohol también afecta y curiosamente todos los tumores causados por estos fragmentos de genoma transponibles son del sistema digestivo. “Nuestro equipo ya tiene casi listo un método diagnóstico para detectar este tipo de mutaciones y estamos explorando cómo frenar su expansión, lo que puede venir a través del uso de antirretrovirales ya diseñados contra los retrovirus”, explica José Tubío, director del equipo de la Universidad de Santiago de Compostela que participó del estudio.

Los datos divulgados ahora permitirán a los investigadores desarrollar técnicas tanto para mejorar los tratamientos como para encontrar nuevas oportunidades de detección temprana del cáncer.

El consorcio que lideró la investigación destaca que el camino que se abre ahora será comparar los datos genéticos con historiales clínicos para valorar la relevancia de cada mutación a la hora de predecir evoluciones y respuestas a tratamientos.