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HEMATOLOGÍA

Identificados nuevos subtipos de mieloma múltiple y posibles tratamientos dirigidos

Science · 29 noviembre 2021

Investigadores de Nueva York han utilizado por primera vez la multiómica para crear un modelo computacional de este cáncer hematológico, que han bautizado como Red de Similitud de Pacientes con Mieloma Múltiple.

Investigadores del Hospital Mount Sinai de Nueva York (Estados Unidos) han desarrollado un nuevo modelo que utiliza datos de secuenciación de ADN y ARN de cientos de pacientes para identificar genes específicos y alteraciones genéticas responsables de subtipos nunca antes definidos de mieloma múltiple. Además, han identificado posibles tratamientos específicos basados en estos hallazgos, según publican en Science Advances.

Se trata del primer estudio en el que se utiliza la multiómica, es decir, la integración y el análisis de múltiples tipos de datos, para crear un modelo computacional del mieloma múltiple, que los científicos denominaron Red de Similitud de Pacientes con Mieloma Múltiple (MM-PSN). Los genes identificados en el análisis incluían algunos asociados a un alto riesgo de recaída.

"Nuestros hallazgos tienen implicaciones inmediatas para el desarrollo de nuevas herramientas de medicina de precisión y ensayos clínicos, ya que diferentes subgrupos de pacientes pueden responder a diferentes terapias oncológicas dirigidas e inmunológicas en función de sus perfiles genómicos y transcriptómicos", explica el autor principal, Alessandro Lagana.

"Estos estudios son fundamentales para avanzar en nuestra comprensión de la patología del mieloma y preparan el camino para futuras investigaciones sobre enfoques de reutilización de fármacos dirigidos a nuevas terapias adaptadas a subgrupos específicos de pacientes", añade.

Los investigadores creen que la MM-PSN capta la complejidad del mieloma múltiple al asociar a los pacientes con perfiles de ADN y ARN muy similares para formar clases más granulares y homogéneas que las logradas por las clasificaciones anteriores. Dentro del modelo MM-PSN, los investigadores representaron a los pacientes como nodos, al igual que en una red social, que están conectados entre sí en función de la similitud de sus perfiles de ADN y ARN.

Para crear la MM-PSN, analizaron cinco tipos diferentes de datos obtenidos de la secuenciación del ADN y el ARN de 655 pacientes con mieloma múltiple recién diagnosticados.

El análisis identificó 3 grupos principales y 12 subgrupos enriquecidos por características genéticas y moleculares distintas, revelando una notable diversidad dentro de los subtipos de la enfermedad previamente definidos -como el hiperdiploide y el MMSET-translocado, que son anomalías cromosómicas- y nuevos conocimientos sobre la aparición de alteraciones genómicas primarias y secundarias dentro del cáncer de cada paciente.

Uno de los mayores hallazgos del MM-PSN es que una anomalía dentro de un área del cromosoma 1 es la variante genética individual más importante asociada a un alto riesgo de recaída. El estudio sugiere que ahora debería incorporarse a los sistemas internacionales de estadificación del mieloma.

Los investigadores también identificaron nuevas clases de pacientes de alto riesgo más allá de las clasificaciones actuales en el mieloma múltiple, incluida una de pacientes con mayor riesgo de recaída y menor supervivencia global, y otra que suele asociarse con resultados más favorables.

Referencia: Sci Adv. 2021;7(47):eabg9551. doi:10.1126/sciadv.abg9551

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