Una nueva técnica realizada por un equipo de científicos podría algún día proporcionar a los médicos una riqueza incomparable de información sobre el tumor de cada paciente al momento del diagnóstico.

Científicos han creado uno de los mapas más detallados de cáncer de mama hasta ahora, que ha revelado cómo los cambios genéticos dan forma al paisaje del tumor físico, según una investigación financiada por Cancer Research UK y publicada en la revista 'Nature Cancer'.

Un equipo internacional de científicos del Cancer Research UK Cambridge Institute y la Universidad de Cambridge (Reino Unido), la Universidad de Zürich (Suiza) y el British Columbia Cancer Research Center (Canadá), reunidos por un ambicioso premio de 20 millones de libras ( 24 millones de euros) del Gran Reto de Cancer Research UK, ha desarrollado intrincados mapas de muestras de tumores de mama, con una resolución menor que una única célula.

Estos mapas muestran cómo el complejo panorama del cáncer, formado por células cancerosas, células inmunes y tejido conectivo, varía entre los tumores y dentro de ellos, dependiendo de su composición genética.

Esta técnica podría algún día proporcionar a los médicos una riqueza incomparable de información sobre el tumor de cada paciente al momento del diagnóstico, lo que les permitiría relacionar a cada paciente con el mejor tratamiento para él.

En el futuro, también podría usarse para analizar tumores durante el tratamiento, permitiendo a los médicos ver con detalles sin precedentes cómo los tumores responden a los medicamentos o la radioterapia. Luego podrían modificar los tratamientos en consecuencia, para dar a cada paciente la mejor oportunidad de vencer la enfermedad.

El doctor Raza Ali, autor principal del estudio y líder del grupo junior en el Cancer Research UK Cambridge Institute, explica que, "actualmente, los médicos solo buscan algunos marcadores clave para comprender qué tipo de cáncer de mama tiene alguien. Pero a medida que ingresamos una era de medicina personalizada, cuanta más información tengamos sobre el tumor de un paciente, más específicos y efectivos podremos hacer su tratamiento".

Los investigadores estudiaron 483 muestras de tumores diferentes, recogidas como parte del estudio METABRIC financiado por el Cancer Research UK, un proyecto que ya ha revolucionado nuestra comprensión de la enfermedad al revelar que existen al menos 11 subtipos diferentes de cáncer de mama.

El equipo buscó en las muestras la presencia de 37 proteínas clave, indicativas de las características y el comportamiento de las células cancerosas. Utilizando una técnica llamada citometría de masas por imágenes, produjeron imágenes detalladas, que revelaron con precisión cómo se distribuían cada una de las 37 proteínas en el tumor.

Luego, los investigadores combinaron esta información con grandes cantidades de datos genéticos de la muestra de cada paciente para mejorar aún más la resolución de la imagen. Esta es la primera vez que la citometría de masas por imágenes se combina con datos genómicos.

Estos 'planos' tumorales exponen la distribución de diferentes tipos de células, sus características individuales y las interacciones entre ellas.

Al comparar estas imágenes de tumores con la información clínica de cada paciente, el equipo también descubrió que la técnica podría usarse para predecir cómo podría progresar el cáncer de alguien y responder a diferentes tratamientos.

El profesor Carlos Caldas, coautor del estudio del Cancer Research UK Cambridge Institute, asegura que han demostrado que "los efectos de las mutaciones en el cáncer son mucho más amplios de lo que se pensaba. Afectan la forma en que las células cancerosas interactúan con sus vecinos y otros tipos de células, influyendo en toda la estructura del tumor".

Por su parte, el doctor David Scott, director de Grand Challenge en Cancer Research UK, asegura que "este equipo está haciendo avances increíbles, ayudándonos a mirar hacia el futuro cuando los tratamientos para el cáncer de seno son verdaderamente personalizados. Todavía queda un largo camino por recorrer antes de que esta tecnología llegue a los pacientes, pero con más investigaciones y ensayos clínicos, esperamos desbloquear su poderoso potencial".