1/1:  20111027 800x596 ()

LETICIA COSTA DELGADO

Científicos diseñaron en Estados Unidos una técnica que modifica propiedades de las células tumorales y permite saber, antes de iniciar el tratamiento, cuál será su nivel de respuesta frente a la quimioterapia.

Si bien la quimioterapia es uno de los tratamientos más empleados para tratar a un paciente con cáncer, no siempre da resultado. En algunos pacientes y frente a algunos tumores los medicamentos empleados no logran matar las células cancerígenas.

Científicos del Dana-Farber Cancer Institut, asociado a la Universidad de Harvard, desarrollaron un test que, a nivel de laboratorio, logró predecir cuán efectiva puede ser la quimioterapia frente a un tumor. La clave, contaron, está en una función de las células tumorales que las lleva, literalmente, a autoeliminarse. El hallazgo fue publicado ayer en la edición online de Science.

"Muchos agentes de quimioterapia trabajan atacando estructuras dentro de las células cancerígenas, particularmente el ADN y los microtúbulos, tubos muy finos que son utilizados en distintas funciones celulares", dijo Anthony Letai, investigador del instituto Dana-Farber y autor principal del estudio.

"Cuando el daño es tan grande que no puede ser reparado, las células inician un proceso conocido como apoptosis, en el cual se sacrifican a sí mismas para evitar transmitir el daño a sus descendientes", añadió.

Los investigadores descubrieron que las células cancerígenas que están más cerca de ese umbral son más susceptibles a la quimioterapia. Si existe una forma para detectar en qué estado se encuentran las células tumorales de un paciente -si están más o menos cerca de ese punto de quiebre- sería posible saber de antemano si el tumor será o no susceptible al tratamiento, consideraron.

En el artículo publicado ayer presentaron un test que podría lograr este resultado, así como hacer que la quimioterapia induzca a las células a llegar a ese "punto de suicidio".

PERFIL BH3. Letai y sus colegas desarrollaron una técnica a la que llamaron "perfil BH3". En concreto, se centra en la mitocondria, -estructura celular donde se toma la decisión de si la célula va o no a morir- y proteínas dentro de ellas conocidas como BCL-2.

Dentro de la mitocondria, explicaron los científicos, algunas proteínas BCL-2 promueven la muerte de la célula, la apoptosis, y otras se resisten a ella.

El grupo que predomina cada vez que "se toma la decisión" determina si la célula vive o muere. En su estudio los técnicos prepararon a las células tumorales para permitir la entrada de pequeños trozos de un tipo de proteínas BCL-2 -llamadas péptidos de BH3, de ahí el nombre del procedimiento- y estudiaron como se formaban huecos sobre la mitocondria, paso clave en la apoptosis.

A través de un colorante fluorescente los científicos fueron distinguiendo dónde se formaban los huecos.

Agregando péptidos BH3 a las muestras de tumores y midiendo cuánto era necesario aplicar para matar a las células, pudieron calibrar cuán cerca estaban las células de la apoptosis. Es decir, cuáles estaban más preparadas para ser sensibles ante la quimioterapia.

Las células que necesitaron menos cantidad de péptidos BH3 para ser inducidas hacia el "suicidio programado", explicaron, eran las más aptas para responder al tratamiento.

PRUEBAS. En el estudio los investigadores probaron la técnica en tumores de 85 pacientes con mieloma múltiple, cáncer de ovario y dos tipos de leucemia aguda y en todos encontraron la misma relación: la quimioterapia resultó más efectiva en los tumores que habían sido tratados con los péptidos de BH3.

"Podría ser posible identificar drogas que, aunque no puedan matar a las células cancerígenas, sí puedan `empujarlas` hacia ese umbral de modo que la quimioterapia termine la tarea", dijo Letai a El País.

La próxima etapa para los técnicos será testear nuevas formas de cáncer para ver si la conexión entre las células modificadas y la efectividad del tratamiento también resulta válida.

Asimismo buscarán probarlo a nivel clínico para ver si el "perfil BH3" puede ser usado para ayudar a los oncólogos a elegir mejores tratamientos para los pacientes. "Uno de los goles de la medicina personalizada es conocer de antemano que agente tiene probabilidades de ser efectivo en un paciente y no en otro", remarcó Letai. "Esta investigación tiene ese potencial".

Por otra parte, los técnicos sugieren que la justificación científica mantenida hasta el momento de porqué la quimioterapia es efectiva, debería ser reconsiderada. La explicación tradicional establece que la quimioterapia ataca a las células de crecimiento rápido, como las cancerígenas. Esta explicación es válida, comentó Letai, pero nunca resultó totalmente satisfactoria a nivel científico.

Hay tumores que crecen de forma veloz y no responden a la quimioterapia, y hay otros que crecen lento y sí responden.

El nuevo planteo, si bien no refuta totalmente el anterior, indica que las razones por las que la quimioterapia da o no resultado son mucho más complejas que lo que se ha pensado.

Efectividad que puede variar

Los tratamientos de quimioterapia empleados para combatir el cáncer no tienen los mismos niveles de efectividad en distintas personas y frente a diferentes tumores.

Aún no están preparadas

Científicos de Estados Unidos descubrieron que la baja efectividad de un tratamiento podría corresponder a que las células aún no están "preparadas para morir".

Activar proceso de eliminación

Cuando las células tumorales son agredidas activan un proceso de autoeliminación. Estimulando esta función lograron aumentar su sensibilidad ante la quimioterapia.

¿Qué es lo que más destacaría de la investigación?

Aportamos una explicación nueva de porqué funciona la quimioterapia tradicional y tenemos una plataforma de trabajo que podría ayudar a predecir que pacientes responderán bien ante el tratamiento.

¿La técnica que probaron es efectiva en distintos tipos de tumores?

Creemos que sí. La probamos en cáncer de ovario, mieloma y dos tipos de leucemia.

¿Cuáles son los próximos pasos a seguir?

Ver si el perfil BH3 puede ser utilizado por oncólogos para personalizar las terapias prediciendo si los pacientes van a responder al tratamiento o no.

Investigador principal del equipo de científicos.