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Publicaciones CNIO, Año 2016

JCI Insight

Varios miRNAs predicen el efecto de los fármacos antiangiogénicos en el cáncer renal

Madrid, 7 de julio, 2016

Hoy en día no existen biomarcadores predictivos para el cáncer renal metastásico

La identificación de estas moléculas ayudaría a elegir la terapia más adecuada para estos pacientes

Los autores de esta investigación proponen un modelo predictivo de la respuesta a los TKIs, un tipo de antiangiogénicos empleados en el tratamiento de este tumor

De izquierda a derecha: Cristina Rodríguez-Antona, Maria Apellániz-Ruiz y Lucía Inglada-Pérez, del Grupo de Cáncer Endocrino Hereditario./CNIO

Un grupo de investigadores del CNIO, junto con el Grupo Español de Tumores GenitoUrinarios (SOGUG) y el Hospital Universitario de Lovaina, ha dado con varios potenciales biomarcadores predictivos de la respuesta a TKIs en el cáncer renal metastásico. En su estudio, publicado en JCI Insight, varios miRNAs definen al grupo de pacientes con peor respuesta al tratamiento con TKIs –un tipo de antiangiogénicos ampliamente utilizados en el tratamiento de este tumor– y peor pronóstico. El trabajo, realizado con muestras de 139 pacientes, es el más robusto hasta la fecha en este tipo de carcinoma.  

Encontrar biomarcadores que indiquen el pronóstico de un paciente, las posibilidades de recidiva o, como en este caso, su sensibilidad a diferentes tratamientos ayudaría a personalizar el tratamiento de estos pacientes.

Aunque existen decenas de biomarcadores predictivos de respuesta en cáncer, el carcinoma renal metastásico no cuenta con ninguno. Tampoco para su terapia estándar, los fármacos antiangiogénicos, que han duplicado la supervivencia de los pacientes desde su introducción hace una década. 

Sin embargo, no todos los pacientes muestran una respuesta positiva ante su uso. “Existe un porcentaje que es refractario”, explica Cristina Rodríguez-Antona, del Grupo de Cáncer Endocrino Hereditario del CNIO. “Esto quiere decir que el tumor sigue creciendo en presencia de TKIs –un tipo de antiangiogénicos–”. Hoy por hoy, no hay forma de saber qué respuesta mostrará cada paciente pero, “si pudiéramos saberlo a priori podríamos indicarles un tratamiento más adecuado”, subraya la investigadora.

MOLÉCULAS ESTABLES Y DETECTABLES

Inmersos en la búsqueda de biomarcadores, este equipo pensó que los miRNAs serían buenos candidatos. Estas pequeñas moléculas actúan como reguladores en varios procesos biológicos –muerte, proliferación y diferenciación celular, por ejemplo– y son, además, muy estables, lo que permite su conservación en muestras de tejido.

En una primera fase, los autores realizaron una secuenciación completa de los miRNAs de tumores renales de 74 pacientes tratados con TKIs. De ellos, 16 (22%) ya mostraban progresión de la enfermedad en el primer control, mientras que en 58 (78%) el tumor presentó respuestas completas, parciales o estabilización de la enfermedad. 

Tras varios análisis y ajustes, de los 65 miRNAs cuya expresión era significativamente distinta en los tumores de progresión rápida comparados con los estables, se seleccionaron seis miRNAs que parecían “biomarcadores fácilmente detectables” para su validación en una serie independiente. Cinco de ellos seguían asociados a una pobre respuesta a los TKIs y parecían independientes del pronóstico de los pacientes.

UN BUEN MODELO PREDICTIVO

“La secuenciación masiva nos ha permitido detectar todos los miRNAs en una serie [de pacientes] amplia y muy informativa”, señala Rodríguez-Antona. “Hasta ahora –explica- en este campo se había trabajado con series pequeñas y técnicas menos robustas, lo que limitaba mucho los resultados”. 

Para reforzar este primer hallazgo, los autores generaron un modelo predictivo en un grupo de 132 pacientes. Primero tuvieron en cuenta los cinco miRNAs diferencialmente expresados, además de otras características clínicas (grupo pronóstico, edad, sexo, etc.) y tras varios análisis dieron con un modelo basado en dos miRNAs que tenía “más precisión que cualquier factor clínico analizado” a la hora de predecir la respuesta del tumor al tratamiento con TKIs.

Ante la llegada de nuevos fármacos y con las grandes diferencias que muestran los pacientes en la respuesta, “vamos a necesitar biomarcadores para dirigir los tratamientos”, señala Rodríguez-Antona. Este trabajo señala a los miRNAs como buenos marcadores predictivos de la respuesta a los TKIs. Aunque los investigadores señalan que “será necesario validar estos resultados en nuevas series de pacientes antes de utilizarlos para la personalización de la terapia frente al cáncer renal mestastásico”. 

Esta investigación ha sido financiada por la Fundación Mutua Madrileña, Pfizer, el Proyecto Fondo de Investigaciones Sanitarias y la Fundación “La Caixa”el Ministerio de Economía y Competitividad. 

Artículo de referencia:

Deep sequencing reveals microRNAs predictive of antiangiogenic drug response. Jesús García-Donas, Benoit Beuselinck, Lucía Inglada-Perez, Osvaldo Graña, Patrick Schöffski, Agnieszka Wozniak, Oliver Bechter, Maria Apellániz-Ruiz, Luis Javier Leandro-García, Emilio Esteban, Daniel E. Castellano, Aranzazu González del Alba, Miguel Angel Climent, Susana Hernando, José Angel Arranz, Manuel Morente, David G. Pisano, Mercedes Robledo, Cristina Rodriguez-Antona. JCI Insight (2016). DOI: http://dx.doi.org/10.1172/jci.insight.86051

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