Un reciente estudio, publicado en la última edición de la revista Nature Genetics, evalúa las alteraciones observadas en más de 3.200 tumores de doce de los tipos de cánceres más comunes. La novedad radica en el método utilizado, llamado HotNet2.
Los datos obtenidos en los estudios de secuenciación del cáncer muestran una gran heterogeneidad en la distribución de mutaciones somáticas observadas en los tumores, incluso dentro del mismo tipo.
Aunque existen determinados genes que se encuentran recurrentemente alterados en cada cohorte de pacientes, el panorama está dominado por una larga cola de genes afectados de manera infrecuente con una relevancia para la enfermedad que no se puede determinar debido a la falta de poder estadístico.
Entre otros, este hecho se debe a que la tumorigénesis perturba determinados procesos biológicos que pueden verse afectados de manera similar alterando diferentes genes individuales.
Por este motivo, un análisis de las diferentes proteínas que se agrupan en una misma red puede estimar mejor el papel de las alteraciones observadas en cada gen.
Ahora, un nuevo estudio evalúa las alteraciones observadas en más de 3.200 tumores de doce de los tipos de cánceres más comunes mediante un nuevo método llamado HotNet2, desarrollado por investigadores de la Universidad de Brown (EE UU), dentro del consorcio del Atlas del Genoma del Cáncer.
El trabajo ha contado con la participación del grupo que dirige Nuria López-Bigas, investigadora ICREA del departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud de la Universitat Pompeu Fabra (CEXS-UPF). El estudio se ha publicado en la edición avanzada en línea de la revista Nature Genetics.
Calcular las interacciones de proteínas involucradas
Como ha manifestado López-Bigas: "Esta herramienta permite integrar el impacto de una alteración, estimado a partir de diferentes métodos, a fin de evaluar si esta medida se propaga por una determinada red de proteínas de manera estadísticamente significativa". Entre otros, los análisis han contado con las medidas obtenidas por OncodriveFM y OncodriveCIS, dos métodos de análisis desarrollados en el laboratorio de López-Bigas.
Como resultado, se ha confirmado el papel de redes de proteínas que estaban bien descritas en cáncer, tales como TP53, PI3K y NOTCH, así como el de agrupaciones de genes involucrados en procesos emergentes de la tumorigénesis como la epigenética, la degradación de proteínas y la interacción con el sistema inmune.
Finalmente, el estudio también describe grupos de genes en los que estas alteraciones concurren en el mismo tumor o, por el contrario, se observan de manera mutuamente excluyente, revelando nuevas relaciones de dependencia o redundancia entre genes y su correspondiente proceso biológico.
El resultado de este trabajo identifica combinaciones de genes involucrados en la tumorigénesis mediante diferentes tipos de alteraciones somáticas y describe un mapa de interacciones de proteínas implicadas en la transformación de una célula normal a una célula cancerígena.
Referencia bibliográfica:
Mark D.M. Leiserson, Fabio Vandin, Hsin TaWu, Jason R. Dobson., JonathanV., Eldridge,Jacob L.Thomas,Alexandra Papoutsaki, Younhun Kim,Beifang Niu, MichaelMcLellan, Michael S. Lawrence, Abel Gonzalez Perez, David Tamborero, Yuwei Cheng, Gregory A. Ryslik, Nuria Lopez Bigas, Gad Getz, Li Ding, Benjamin J. Raphael. (2014), "Pan Cancer Network Analysis Identifies Combinations of Rare Somatic Mutations across Pathways and Protein Complexes", Nature Genetics, 15 de diciembre.
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