25/06/19

Nuevo método para clasificar tumor cerebral en niñez

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Niña de seis años con meduloblastoma. Crédito de la imagen: Reytan / Wikimedia. Imagen de libre uso.

De un vistazo

  • El meduloblastoma afecta a uno de cada 200.000 niños y adolescentes en el mundo
  • Se divide en cuatro subgrupos, con características y tratamientos diferentes
  • Método ideado por investigadores de Brasil es más barato y simple que el usado actualmente

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[SÃO PAULO] Un método sencillo y de bajo costo para clasificar los subgrupos moleculares de un tipo de tumor cerebral maligno que ataca a niños y adolescentes ha sido desarrollado por un equipo de investigadores brasileños, lo que permitiría mejorar el diagnóstico y ayudar a los oncólogos a escoger el mejor tratamiento para cada caso.
 
Llamado meduloblastoma, el tumor del sistema nervioso central afecta a uno de cada 200.000 niños y adolescentes en el mundo. La Organización Mundial de la Salud (OMS) actualmente divide la enfermedad en cuatro subgrupos moleculares: SHH, WNT, grupo 3 y grupo 4. Cada subgrupo está asociado a características clínicas y moleculares específicas.
 
Conocer el tipo de meduloblastoma en cada paciente permite a los oncólogos escoger el tratamiento más adecuado para cada uno. Los casos clasificados en los grupos 3 y 4 por ejemplo requieren terapias más agresivas. Sin embargo, los países de ingresos bajos y medios aún no pueden afrontar los costos asociados al uso rutinario de las técnicas modernas de clasificación molecular de los subgrupos de meduloblastomas.
 
Para desarrollar el nuevo método, los investigadores analizaron 92 muestras de tejido congelado de meduloblastomas recolectadas de niños y jóvenes de hasta 24 años de edad en tratamiento en tres hospitales del estado de Sao Paulo.

“La prueba propuesta ayudaría a complementar el diagnóstico de modo más barato que los análisis tradicionalmente empleados en los países ricos, por lo que este nuevo método es, sin duda, un paso adelante importante”.

Roger Chammas – Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo

Extrajeron secuencias de ácido ribonucleico (ARN) de cada muestra y las convirtieron en secuencias estables de ADN complementario (ADNc), procesadas seguidamente con una técnica denominada reacción en cadena de la polimerasa (PCR, por su sigla en inglés) en tiempo real, que amplía la señal de los genes activados por medio de la multiplicación de las moléculas de ADNc.
 
Así lograron identificar un conjunto de 20 genes asociados a los cuatro subgrupos moleculares del meduloblastoma. Los investigadores fueron más allá y mediante técnicas de evaluación de algoritmos y análisis bioinformáticos, identificaron el número mínimo de genes necesarios para clasificar un meduloblastoma como SHH, WNT o no-SHH y no-WNT, sin perder precisión. 

“Encontramos que un conjunto de seis genes expresados diferenciadamente serían suficientes para distinguir los subgrupos SHH y WNT de los otros dos subgrupos”, explica a SciDev.Net Gustavo Alencastro Cruzeiro, genetista de la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto de la Universidad de São Paulo, principal desarrollador del método.
 
Señala que si bien la técnica es similar a la usada en países desarrollados, “es más rápida y barata, pues hemos logrado bajar su precio a US$26 por análisis de muestra”. En países de altos ingresos, la prueba cuesta en promedio US$60.

“Ello debe propiciar que este nuevo método sea ampliamente disponible en los países de ingresos bajos y medios, contribuyendo a una rápida toma de decisión clínica por parte de los oncólogos”, añade.
 
Roger Chammas, oncólogo de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo, quien no es parte del equipo, dice que el método tiene implicancia potencial en el tratamiento de este tipo de tumor, pues permitirá su clasificación en subgrupos, haciendo que la terapia indicada esté disponible de forma más asequible.
 
“La prueba propuesta ayudaría a complementar el diagnóstico de modo más barato que los análisis tradicionalmente empleados en los países ricos, por lo que este nuevo método es, sin duda, un paso adelante importante”, precisó a SciDev.Net.
 
Sin embargo, Cruzeiro advierte que tomará algún tiempo hasta que el nuevo método esté disponible para usarse en hospitales. “Ahora estamos tratando de obtener apoyo financiero para abrir una nueva empresa centrada en los tumores de los niños y del sistema nervioso central”, afirma. “Esto permitirá lograr la clasificación molecular a nivel nacional”, añade.
 
También pretenden establecer alianzas con hospitales y oncólogos para adecuar el método a sus necesidades.
 

Otro método similar en proceso

 
Un método similar, desarrollado en el Hospital for Sick Children de Toronto, Canadá, se está usando desde 2018 en el Hospital Oncológico de Barretos, en el interior de Sao Paulo, en forma gratuita para los pacientes que se atienden allí.
 
Rui Manuel Reis, biólogo molecular del Hospital Oncológico de Barretos y coordinador del grupo de investigadores responsable de la implementación de la prueba, precisa que cuando un paciente es sometido a biopsia o cirugía le extraen muestras de parafina de tejido tumoral para analizar su ARN y determinar cómo se expresan los 22 genes que permiten clasificar el meduloblastoma en alguno de los cuatro grupos moleculares.
 
La principal diferencia entre las dos pruebas es metodológica, agrega Reis. A partir de la evaluación de esos 22 genes se les clasifica en alguno de los cuatro grupos moleculares, “usando los mismos procedimientos implementados en el Hospital for Sick Children de Toronto”, señala.
 
Comenta a SciDev.Net que esta tecnología no requiere una amplificación artificial del ARN —como en el caso del nuevo método presentado por Cruzeiro— y permite analizarlo desde las muestras de parafina, lo que usualmente tiene una alta tasa de degradación. 
 
“Nuestro ensayo es versátil, económico y apenas lo estamos comenzando, ya que estamos poniendo más genes y analizando más mecanismos moleculares, lo que nos debe ayudar a identificar nuevos subgrupos con un potencial impacto clínico”, finaliza Reis.
 
El  nuevo método propuesto por Cruzeiro y su equipo ha sido desarrollado con apoyo de FAPESP, donante de SciDev.Net