:: Alwaght ::

La bióloga desarrolla métodos computacionales para identificar alteraciones genéticas vinculadas a la aparición de los tumores
No hay ni una sola probeta en el laboratorio de la bióloga Núria López-Bigas(Monistrol de Montserrat, 1975), recientemente galardonada con el Premio Fundación Banco Sabadell a la Investigación Biomédica. Tampoco viste de bata blanca. “Es que trabajo con ordenadores”, justifica. El jurado le concedió el premio por “desarrollar métodos bioinformáticos para estudiar el genoma del cáncer”. La investigadora de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) y su equipo de Genómica Biomédica crean métodos computacionales para identificar alteraciones genéticas vinculadas a la aparición del cáncer. De ahí que en su centro de operaciones, en una planta del colosal Parque de Investigación Biomédica de Barcelona, solo haya potentes ordenadores con cientos de miles de números que discurren en fila india por las pantallas.
Pregunta. ¿Qué hace una bióloga programando algoritmos informáticos?
Respuesta. Hoy en día generamos una gran cantidad de datos a través de las técnicas de secuenciación masiva del genoma de las células y no hay otra manera de analizarlos si no es con programas bioinformáticos.
P. ¿Qué busca?
R. Lo que más nos interesa es encontrar mutaciones que causan tumores. Cuando secuenciamos un tumor tiene miles de mutaciones y la mayoría de estas no tienen un papel relevante en causar la enfermedad. Lo que nos interesa es localizar las mutaciones causantes y esto lo tenemos que hacer con programas bioinformáticos: analizamos cientos o miles de tumores e intentamos encontrar un patrón de mutaciones en los genes que nos indican que estas se han acumulado allí porque son causantes del tumor.
P. ¿Cómo lo hace?
R. Primero conseguimos los datos, los genomas. Y luego, buscamos la forma de analizar estos datos para que nos dé información de donde están las mutacionesdriver [conductoras del tumor]. Lo hacemos a través de algoritmos que miran los patrones de mutaciones de todos los genes y detectan las llamadas señales de selección positiva, que dan ventaja a las células para reproducirse de forma exagerada. Buscamos un algoritmo que nos ayude a hacer esto.
Es un proceso laborioso. Y una vez tenemos los resultados hay que mirarlos, ver si tienen sentido, si nos está detectando cosas adecuadas y entender qué es ese gen con una mutación driver.
P. ¿Cuántas mutaciones genómicas causantes de tumores han detectado?
R. En un estudio que publicamos el año pasado analizamos genomas de 7.000 tumores de 28 tipos distintos y encontramos 459 genes con mutaciones causantes del cáncer.
P. ¿Hay alguna forma de evitar estas mutaciones?
R. Las mutaciones ocurren al azar, por muchas razones. No se puede controlar dónde ocurren, aunque esto se ve aumentado por exposición a luz ultravioleta, el tabaco… El caso es que ocurren y pueden caer en sitios clave que le dan esa ventaja selectiva a la célula para empezar a dividirse descontroladamente. Las que buscamos nosotros son estas que le dan la propiedad a la célula de dividirse de forma descontrolada.
P. ¿Hay algún gen en concreto que repita un patrón en distintos tumores?
R. El TP53 es el gen más frecuentemente mutado en los tumores. Está presente en un 45% de los ellos. Dependiendo del tejido vemos un patrón de mutación u otro. La frecuencia de mutaciones en genes driver depende más del tipo de tejido: hay frecuencias distintas, pero hay genes compartidos en distintos tipos de cáncer.
P. ¿Cuántas mutaciones driver les faltan por encontrar?
R. La sensación es que nos faltan muchos. Hemos analizado 28 tipos de tumores, que no son todos. Además, hasta el momento hemos estudiado las regiones codificantes del ADN (donde están los genes que codifican las proteínas) y eso representa un 2% de todo el genoma. Pero falta el 98% del genoma no codificante, donde todavía no hemos mirado.
P. La revolución de la secuenciación genómica del cáncer ha revelado que ningún tumor es igual a otro, aunque sea en el mismo tejido. ¿Las alteraciones genéticas lo definen todo?
R. Todo no. Definen muchas cosas. En nuestro cuerpo tenemos algunas células que pueden tener alteraciones y no están desarrollando un tumor. Hay muchas cosas que no sabemos, pero sí es cierto que estas alteraciones genómicas están en la base de las causas moleculares del tumor.
P. ¿La clasificación de tumores por tejidos se ha quedado obsoleta?
R. Sí, no es suficiente. Hay que ir un poco más allá. Es una información que no se puede ignorar , pero cada vez es más necesario clasificar el tumor sobre la base de las alteraciones genómicas que tiene porque esto te está diciendo qué cosas no están funcionando dentro de las células. Cuando no sabes lo que está funcionando también te da una pista a saber revertirlo, y de hecho hay tratamientos de cáncer dirigidos a revertir algunas cosas muy concretas.
P. En la causa está la cura.
R. Sí, en la causa está el primer paso para encontrar una cura. El hecho de entender qué es lo que está en la base de la causa molecular del tumor te da una pista para saber cuál puede ser la manera para revertir esto.
P. La comunidad científica ha desechado la idea de erradicar el cáncer. Habla de intentar cronificarlo.
R. Hay dos complejidades: a nivel poblacional es muy heterogéneo y además, por dentro, cada tumor está en movimiento y evolucionando. Tú puedes tratar este tumor y erradicarlo o pararlo o hacerlo desaparecer, pero al cabo de un tiempo puede volver a evolucionar porque desarrolla resistencia.
P. ¿Quién evoluciona más rápido: el cáncer o la investigación oncológica?
R. Se está avanzando muchísimo. Lo que pasa es que hay mucha heterogeneidad y por eso no es posible hablar de una cura para el cáncer. No hay una cura para el cáncer ni la habrá. Habrá muchas.
P. ¿Cuánto tardan ustedes en ver sus hallazgos aplicados en la práctica clínica?
R. Lo que hacemos tiene aplicaciones por dos partes: publicamos los genes que detectamos, que son posibles dianas terapéuticas para el desarrollo de terapias. Y además, hoy se utilizan datos genómicos para tomar una decisión médica: se detecta el tumor, se diagnostica, se biopsia, se secuencia, se detectan mutaciones y con ellas se toma una decisión para saber cuál es el mejor tratamiento. Estamos desarrollando un programa que analiza estas mutaciones y provee de información sobre cuáles son las mutaciones driver y cuáles son las terapias que podrían estar funcionando para este tipo de alteraciones.
elpaís