Investigadores del VHIO pioneros en nuevas herramientas informáticas para facilitar la interpretación clínica de datos genómicos

El cáncer es una enfermedad predominantemente genética causada por una acumulación de alteraciones (mutaciones, translocaciones, amplificaciones o deleciones), llamadas drivers o alteraciones conductoras, que son las responsables de que una célula adquiera capacidad oncogénica. Los investigadores esperan que el perfil genómico completo revolucione la terapia del cáncer, pues las alteraciones en estos genes drivers pueden ser un talón de Aquiles cuando las terapias contra el cáncer están específicamente dirigidas hacia ellos. Uno de los grandes retos de la oncología de esta década es poder disponer de la máxima información genómica de los tumores a tratar, pero a su vez, que esta información sea útil para el tratamiento de los pacientes.

El Dr. Rodrigo Dienstmann, médico oncólogo jefe del Grupo de Oncology Data Science (ODysSey) del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), ha publicado en Genome Medicine los resultados de un gran esfuerzo colaborativo con el equipo de bioinformáticas liderado por Núria López-Bigas, Núria López-Bigas del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona): la GCI (Genomic Cancer Interpreter). El Dr. Rodrigo Dienstmann fue un pionero en el diseño de herramientas OpenAccess para ayudar a médicos e investigadores en la interpretación clínica de datos genómicos. El CGI es un paso clave para facilitar el acceso de la comunidad científica a estos datos de manera estructurada y user-friendly. “El análisis del perfil molecular de los tumores a gran escala y la interpretación estandarizada de los biomarcadores predictivos de respuesta a las terapias dirigidas son pasos fundamentales para hacer realidad la medicina del cáncer de precisión”, expone el Dr. Dienstmann.

Conocer toda la información genómica disponible de un tumor es crítico para poder ajustar el tratamiento. Pero debido precisamente al gran volumen de datos que se obtiene es necesario saber cómo diferenciar la información realmente útil para incorporar en el tratamiento y la que no tiene una traducción crítica para el curso de la enfermedad. “Muchas mutaciones en genes drivers reconocidos tienen una importancia funcional incierta, lo que sin duda es un buen reflejo de la brecha que existe en nuestra comprensión sobre la relevancia de alteraciones potencialmente vinculadas a las acciones terapéuticas”, explica el Dr. Rodrigo Dienstmann.

En los últimos años ya ha sido posible establecer con claras evidencias clínicas que muchos genes deben ser dianas terapéuticas para el desarrollo de fármacos. “Conocer estas diferentes mutaciones y, especialmente, su relevancia clínica podría condicionar la decisión de tratamiento y el acceso a fármacos específicos en ensayos clínicos en el 75% de los pacientes con cáncer”. Por todo ello, y debido a la gran cantidad de datos que se generan, hay que utilizar herramientas que sean útiles para investigadores y oncólogos, a la vez que sea viable compartirlas y utilizarlas de una misma forma en todo el mundo para que estén disponibles para el beneficio de los pacientes.

En esta línea se entiende el proyecto Medbioinformatics, financiado por la Unión Europea a través del programa Horizonte 2020, cuyo principal objetivo es el de desarrollar herramientas integradas de bioinformática y aplicaciones de software que puedan ser fácilmente utilizadas por científicos traslacionales y profesionales clínicos para analizar los datos masivos generados en la investigación biomédica con el fin de avanzar en la investigación de la medicina de precisión.

Existen múltiples esfuerzos en la comunidad científica internacional para poder recopilar y sacar el máximo partido a toda la información existente y, además, poder compartirla y trabajarla conjuntamente. La primera base de datos creada por el investigador del VHIO ha definido las variables imprescindibles para la interpretación de datos genómicos y el vocabulario para clasificar la “targetabilidad” de alteraciones moleculares según niveles de evidencia científica.

Otras bases de datos que configuran el universo de la genómica del cáncer

Pero esta base de datos no es la única ni la primera; el Dr. Dienstmann ya ideó en 2013 la primera base de datos con acceso abierto a toda la comunidad científica, que publicó en Cancer Discovery. Y, en paralelo con la CGI, ya está disponible también CIViC (Clinic Interpretation of Variants in Cancer).

“Cada base de datos y webportal tiene sus ventajas y limitaciones, por lo que al final son complementarios. Por ejemplo, a diferencia de CIViC, el CGI puede hacer una revisión de miles de mutaciones simultáneamente, incluso exomas completos, y realiza una priorización de cuáles son las mutaciones para analizar y prestar más atención en el momento de definir las terapias dirigidas. Por otra parte, el CIViC solo permite la interpretación de las mutaciones de una en una, pero la información es presentada muy al detalle. Ambas herramientas son muy intuitivas para los oncólogos clínicos y muy fáciles de usar”, explica el Dr. Rodrigo Dienstmann.

La importancia y los beneficios de poder compartir de forma efectiva y pública este conocimiento es indudable. Recientemente, estas bases de datos y herramientas, entre otras, han sido referidas en un artículo del Dr. José Baselga en Cell como las diferentes soluciones para poder compartir todo este conocimiento, que ya tiene hoy en día una traducción tanto en el diseño de nuevos ensayos clínicos como en los diferentes abordajes terapéuticos en beneficio de los pacientes y de la medicina de precisión en cáncer.

Más info: https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-018-0531-8