Un estudio liderado por el Grupo de Inmunogenómica Computacional del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO) en colaboración con la Hartwig Medical Foundation, demuestra, a partir del análisis de más de 7.000 tumores metastásicos, que las grandes colecciones de datos genómicos permiten predecir qué pacientes no responderán a determinados tratamientos oncológicos. La identificación de estos biomarcadores de no respuesta permitiría evitar tratamientos ineficaces y su toxicidad asociada, optimizar las decisiones terapéuticas y facilitar el acceso precoz a alternativas con mayor probabilidad de éxito. El trabajo acaba de publicarse en la revista ESMO Real World Data and Digital Oncology.
Esta investigación ha sido posible gracias a la Fundación FERO, la Fundación “la Caixa” y la Hartwig Medical Foundation que financian la investigación del Grupo de Inmunogenómica Computacional del VHIO.
Biomarcadores de no respuesta
En las últimas décadas la medicina de precisión ha revolucionado el tratamiento del cáncer al identificar biomarcadores que permiten seleccionar a los pacientes que tienen mayor probabilidad de beneficiarse de terapias dirigidas e inmunoterapias. Uno de los retos que se plantean es identificar aquellos pacientes que no se van a beneficiar de la terapia con el objetivo de evitar tratamientos innecesarios, minimizar su toxicidad y acelerar el acceso a alternativas terapéuticas más adecuadas en cada caso.
En este contexto, un estudio lrealizado por el Dr. Joseph Usset y liderado por el Dr. Francisco Martínez Jiménez, jefe del Grupo de Inmunogenómica computacional del VHIO y responsable de Minería de Datos de la Hartwig Medical Foundation, avanza en esta dirección identificando biomarcadores de no respuesta, es decir biomarcadors capaces de predecir qué pacientes es poco probable que se beneficien de determinados tratamientos. El estudio, publicado en ESMO Real World Data and Digital Oncology, ha analizado datos de secuenciación del genoma completo y del transcriptoma de más de 7.000 tumores metastásicos procedentes de una de las mayores bases de datos genómicas de cáncer del mundo. Los investigadores evaluaron de forma sistemática más de 2.600 biomarcadores potenciales en 56 cohortes terapéuticas, identificando alteraciones moleculares asociadas a la ausencia o a una probabilidad muy baja de respuesta a determinados tratamientos.
Entre los principales hallazgos, el estudio muestra que en pacientes con melanoma que presentan determinadas alteraciones genéticas que permiten al tumor escapar de la acción del sistema inmunitario, la inmunoterapia no resulte eficaz. Por otro lado, en pacientes con cáncer colorrectal metastásico, la presencia de la mutación KRAS G12D se asoció a una probabilidad de respuesta a la quimioterapia por debajo de un 5%.
«Identificar a los pacientes que no se beneficiarán de un tratamiento es tan importante como identificar a aquellos que sí lo harán», afirma Edwin Cuppen, director científico de la Hartwig Medical Foundation y coautor principal del estudio. «Estos biomarcadores de no respuesta tienen un valor clínico directo: pueden evitar que los pacientes sufran una toxicidad innecesaria y facilitar su derivación a ensayos clínicos o a estrategias terapéuticas alternativas con mayores probabilidades de éxito.»
El estudio también pone de manifiesto la importancia de disponer de bases de datos clínicas y genómicas de gran tamaño y en continuo crecimiento. Los investigadores muestran que demostrar de forma fiable que un biomarcador se asocia a una tasa de respuesta inferior al 5% requiere decenas de casos de no respuesta y, en el caso de biomarcadores poco frecuentes, cohortes de pacientes cercanas al millar, una cifra que la mayoría de las cohortes actuales aún no alcanza.
«Este trabajo demuestra tanto lo que ya somos capaces de hacer como lo que será posible a medida que aumente la cantidad de datos disponibles» afirma el Dr. Francisco Martínez Jimémez. «El reanálisis sistemático de grandes conjuntos de bases de datos del mundo real armonizadas no solo tiene un enorme valor científico, sino que representa el camino para hacer que la medicina genómica sea más sostenible y equitativa”.
Referencia: Usset J., de Ligt, S. Roerink, P. Roepman, E. Cuppen & F. Martínez-Jiménez. Systematic identification of genomic nonresponse biomarkers to cancer therapies. ESMO Real World Data and Digital Oncology, Volume 13, 2026, 100721, ISSN 2949-8201
https://doi.org/10.1016/j.esmorw.2026.100721
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