Investigadores de la Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP) publicaron el estudio Proteomic-based stemness score measures oncogenic dedifferentiation and enables the identification of druggable targets (Índice de stemness basado en proteómica mide la desdiferenciación oncogénica y permite la identificación de dianas terapéuticas, en traducción libre) en la revista Cell Genomics. El trabajo fue liderado por la Profesora Tathiane Maistro Malta y contó con la colaboración de un equipo internacional de investigadores de diversas instituciones de todo el mundo.
El PROTsi
La investigación fue desarrollada con el objetivo de evaluar la agresividad de los tumores y dio como resultado el PROTsi (Protein-expression-based stemness index), un algoritmo basado en inteligencia artificial capaz de medir esta agresividad mediante el reconocimiento de patrones moleculares en las muestras tumorales. La Profesora Tathiane Malta explica: “Al vincular las características de las células madre con la biología tumoral, desarrollamos un algoritmo que permite estratificar tumores con perfiles agresivos e identificar proteínas que pueden servir como biomarcadores pronósticos.”
El programa fue diseñado para identificar una característica denominada stemness, que se refiere a la capacidad de ciertas células cancerígenas —como las células madre del cáncer— de mantener propiedades similares a las células madre normales, incluida la autorrenovación y el potencial de generar diferentes tipos celulares dentro del tumor. Según la Profesora Tathiane Malta, los tumores cuyas células presentan un mayor índice de stemness tienden a ser más agresivos y resistentes a las terapias.
Se analizaron más de 1.300 muestras de pacientes procedentes del Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), abarcando 11 tipos de tumores: mama, ovario, pulmón (carcinoma escamoso y adenocarcinoma), riñón, útero, cerebro (pediátrico y adulto), cabeza y cuello, colon y páncreas. El PROTsi fue validado en múltiples conjuntos de datos, incluidas modificaciones postraduccionales de proteínas, lo que refuerza su aplicabilidad.
Identificación de proteínas: biomarcadores y dianas terapéuticas
El uso del PROTsi también permitió a los investigadores identificar proteínas más expresadas en las muestras tumorales, que pueden ser utilizadas tanto como biomarcadores para reconocer tumores agresivos y evaluar su agresividad, como también como dianas terapéuticas. La Profesora Tathiane Malta comenta: “Una vez validados, estos biomarcadores pueden ayudar en la toma de decisiones clínicas y en el manejo de pacientes con cáncer. Además, muchas de estas proteínas representan dianas potenciales para nuevas estrategias terapéuticas, contribuyendo a tratamientos antitumorales más eficaces.”
Algunas de estas proteínas ya eran conocidas y eran blanco de fármacos existentes, pero muchas no habían sido descritas en el contexto de la oncología, lo que abre el camino para el desarrollo de nuevas terapias.
Los investigadores planean analizar otras muestras tumorales para verificar si estas proteínas están presentes y explorar estrategias para bloquear estas moléculas, con el objetivo de reducir la agresividad de los tumores. Si los estudios futuros confirman la eficacia de este enfoque, los médicos podrán utilizar esta información para definir tratamientos más adecuados a la agresividad de cada tumor, evitando terapias ineficaces y personalizando los cuidados para cada paciente.
Es importante destacar que esta tecnología aún debe pasar por etapas adicionales de validación y que se trata de una herramienta de investigación, no de una prueba clínica. Esto se debe a que el PROTsi analiza todas las proteínas de las muestras, lo cual sería inviable para cada paciente. Por ello, la idea es identificar las proteínas más expresadas para que se conviertan en biomarcadores más fáciles de detectar.
Por último, la Profesora Tathiane Malta destaca el potencial del PROTsi para apoyar otras investigaciones: “Este trabajo, además de identificar nuevos biomarcadores y posibles dianas terapéuticas —incluidas dianas compartidas entre diferentes tipos de tumores—, también sirve como una rica fuente de datos que puede ser explorada por la comunidad científica para investigar cuestiones específicas que van mucho más allá de lo que presentamos aquí.”
Vea la explicación de la Profesora Tathiane Malta sobre este trabajo en el video producido por Hemocentro Ribeirão Preto (subtítulos automáticos disponibles):
