Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Resumen de Medicina personalizada en cáncer: biomarcadores basados en biopsia líquida

María del Pilar Toledano Fonseca

  • 1. Introducción o motivación de la tesis La incidencia y mortalidad del cáncer están creciendo rápidamente en todo el mundo y se espera que llegue a ser la principal causa de muerte (1). Uno de los principales retos en el manejo de los pacientes con cáncer es encontrar biomarcadores clínicamente relevantes para el diagnóstico, pronóstico y predicción de progresión de enfermedad o potencial respuesta a terapia (2). Hasta ahora el estudio de estos biomarcadores se ha evaluado en biopsias de tejido, pero son procesos invasivos que tienen potenciales riesgos para el paciente y no están siempre disponibles (3). Además, las muestras de tejido no permiten una monitorización durante la evolución de la enfermedad y no consideran la heterogeneidad espacial ni temporal del tumor (3,4). En este contexto, la biopsia líquida constituye una prometedora aproximación que puede proporcionar una información más completa tanto del tumor como de las lesiones metastásicas en tiempo real (4,6). El término “biopsia líquida” se refiere al aislamiento y análisis de componentes derivados del tumor tanto de la sangre periférica como de otros fluidos corporales como la orina, el líquido ascítico o efusiones pleurales (3-6). Los principales componentes de la biopsia líquida en cáncer son las células tumorales circulantes (CTCs), los ácidos nucleicos circulantes, incluyendo el ADN libre circulante (cfDNA) y los microARNs (miRNAs), y las vesículas extracelulares.

    El cáncer de páncreas (PDAC) es la cuarta causa de muerte en Europa, con la tasa más baja de supervivencia de todos los tumores (1,7). Las mutaciones en KRAS son consideradas uno de los eventos genéticos iniciales en los tumores de PDAC y ocurre en aproximadamente en el 95% de los casos. La activación de este oncogén, que favorece la proliferación, migración, invasión y supervivencia de la célula tumoral, se asocia con un peor pronóstico en pacientes con PDAC (8,9). Debido a que la mutación en KRAS es clave en PDAC se considera una buena candidata para el análisis de cfDNA procedente del tumor (10,11). Por otro lado, el cáncer colorrectal (CRC) es el tercer cáncer con más incidencia en el mundo (1) y es el segundo tumor responsable de las muertes asociadas al cáncer (12,13). Las mutaciones en RAS ocurren en aproximadamente el 40-50% de los casos y aunque su valor pronóstico es controvertido, se usa como marcador para predecir la respuesta a terapia anti-EGFR. Las mutaciones RAS muestran una alta concordancia entre tejido y plasma en este tipo tumoral (14,15) y se han utilizado para determinar el cfDNA procedente del tumor. Además, se han descrito diferentes perfiles de miRNAs circulantes para el diagnóstico, pronóstico y predicción de respuesta a terapia en CRC (16-18).

    2. Contenido de la investigación En este estudio se investigó la utilidad de los biomarcadores basados en biopsia líquida como herramientas pronósticas en pacientes con PDAC y CRC metastásicos. Concretamente, se estudiaron los niveles y la fragmentación del cfDNA en plasma, y se usó la técnica BEAMing para cuantificar la fracción alélica mutada (MAF) de RAS en cfDNA. Además, se usó un ensayo de PCR a tiempo real con sondas TaqMan para cuantificar los niveles circulantes basales de 754 miRNAs en el plasma de pacientes con CRC metastásico tratados con terapia antiangiogénica.

    En los estudios de PDAC se encontró que el pronóstico era más preciso mediante la detección de la mutación de RAS en plasma que en tejido, y que el estado mutacional de RAS en plasma era un fuerte factor pronóstico independiente, tanto para la supervivencia global (OS) como la supervivencia libre de progresión (PFS). Además, la MAF de RAS en el cfDNA también fue un factor de riesgo independiente para una peor OS y estuvo estrechamente asociada con la localización del tumor primario en el cuerpo/cola del páncreas y con las metástasis hepáticas. Los mayores niveles y fragmentación del cfDNA también se asociaron con una peor OS y una PFS más corta, con tumores en el cuerpo/cola del páncreas y con las metástasis hepáticas. Además, los niveles de fragmentación del cfDNA se correlacionaron con la MAF de RAS. De forma notable, la combinación de CA19-9 con los biomarcadores basados en cfDNA mejoró la estratificación pronóstica de los pacientes con PDAC metastásico. Asimismo, la dinámica de la MAF de RAS correlacionó mejor con la supervivencia de los pacientes en comparación con el marcador estándar CA19-9. Hay que destacar que el PDAC está caracterizado por un microambiente altamente inflamatorio, y en nuestro estudio encontramos que la ratio neutrófilo-linfocito (NLR) estuvo significativamente asociada tanto con la OS como con la PFS. De hecho, NLR fue un factor de riesgo independiente para una OS pobre. Además, NLR y la ratio plaqueta-linfocito (PLR) correlacionaron positivamente, y la combinación de ambos marcadores inflamatorios mejoró significativamente la estratificación pronóstica de los pacientes con PDAC metastásico. Significativamente, NLR mostró una correlación positiva con los niveles de cfDNA y la MAF de RAS y también se halló que la activación de los neutrófilos contribuyó al contenido de cfDNA en el plasma de los pacientes con PDAC metastásico. Finalmente, se diseñó un modelo multiparamétrico para predecir el pronóstico combinando los marcadores inflamatorios, los marcadores basados en cfDNA y CA19-9, que constituye una prometedora herramienta para predecir el pronóstico de pacientes con PDAC metastásico.

    En el estudio de biomarcadores basados en cfDNA en CRC, se encontró que la detección de mutación en RAS en plasma en lugar de en tejido predijo de forma más precisa el pronóstico de estos pacientes. Además, la MAF de RAS en el cfDNA se asoció también con una OS pobre y estuvo estrechamente relacionada con metástasis hepáticas y el número de localizaciones metastásicas. Los mayores niveles y fragmentación del cfDNA correlacionaron positivamente y también se asociaron con metástasis hepáticas y un peor pronóstico. Es de destacar que la combinación del marcador estándar CEA con el estado mutacional de RAS en plasma y los niveles de cfDNA mejoró notablemente la estratificación pronóstica de los pacientes con CRC metastásico.

    En el estudio del perfil de miRNAs en pacientes con CRC metastásico antes de recibir tratamiento quimioterápico con FOLFIRI en combinación el fármaco antiangiogénico aflibercept se encontró un perfil diferente de miRNAs circulantes entre pacientes respondedores y no respondedores. Es interesante destacar que la mayoría de estos miRNAs tenían genes diana implicados en procesos angiogénicos. En consecuencia, algunos de estos miRNAs fueron candidatos en modelos de respuesta a terapia, progresión de la enfermedad y supervivencia de pacientes tratados con FOLFIRI más aflibercept. Entre estos miRNAs, los niveles circulantes de hsa-miR-33b-5p discriminaron de forma eficiente entre los pacientes respondedores y no respondedores y predijeron el riesgo de progresión de la enfermedad.

    3.Conclusión En conclusión, los resultados de nuestro estudio apoyan el uso de biomarcadores de biopsia líquida basados en cfDNA como herramientas clínicas para el pronóstico no invasivo y la monitorización de los pacientes con PDAC metastásico. Además, el uso conjunto de marcadores inflamatorios con marcadores circulantes específicos del tumor mejora de forma notable el poder pronóstico y proporciona una estratificación precisa de estos pacientes en función de la supervivencia. Asimismo, el uso tanto de marcadores basados en cfDNA como basados en miRNAs podría ser de gran ayuda en el pronóstico no invasivo de los pacientes con CRC metastásico y en la predicción de su respuesta a terapia antiangiogénica.

    4. Bibliografía 1. Bray, F.; Ferlay, J.; Soerjomataram, I.; Siegel, R.L.; Torre, L.A.; Jemal, A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA. Cancer J. Clin. 2018, 68, 394–424, doi:10.3322/caac.21492.

    2. Goossens, N.; Nakagawa, S.; Sun, X.; Hoshida, Y. Cancer biomarker discovery and validation. Transl. Cancer Res. 2015, 4, 256–269.

    3. Marrugo-Ramírez, J.; Mir, M.; Samitier, J. Blood-based cancer biomarkers in liquid biopsy: A promising non-invasive alternative to tissue biopsy. Int. J. Mol. Sci. 2018, 19, doi: 10.3390/ijms19102877.

    4. Heitzer, E.; Haque, I.S.; Roberts, C.E.S.; Speicher, M.R. Current and future perspectives of liquid biopsies in genomics-driven oncology. Nat. Rev. Genet. 2019, 20, 71–88.

    5. Mattox, A.K.; Bettegowda, C.; Zhou, S.; Papadopoulos, N.; Kinzler, K.W.; Vogelstein, B. Applications of liquid biopsies for cancer. Sci. Transl. Med. 2019, 11, doi:10.1126/scitranslmed.aay1984.

    6. Lianidou, E.; Pantel, K. Liquid biopsies. Genes Chromosom. Cancer 2019, 58, 219–232.

    7. Ferlay, J.; Colombet, M.; Soerjomataram, I.; Dyba, T.; Randi, G.; Bettio, M.; Gavin, A.; Visser, O.; Bray, F. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: Estimates for 40 countries and 25 major cancers in 2018. Eur. J. Cancer 2018, 103, 356–387.

    8. Lanfredini, S.; Thapa, A.; O’Neill, E. RAS in pancreatic cancer. Biochem. Soc. Trans. 2019, 47, 961–972.

    9. Tao, L. yuan; Zhang, L. fu; Xiu, D. rong; Yuan, C. hui; Ma, Z. lai; Jiang, B. Prognostic significance of K-ras mutations in pancreatic cancer: A meta-analysis. World J. Surg. Oncol. 2016, 14, doi:10.1186/s12957-016-0888-3.

    10. Grunvald, M.W.; Jacobson, R.A.; Kuzel, T.M.; Pappas, S.G.; Masood, A. Current status of circulating tumor dna liquid biopsy in pancreatic cancer. Int. J. Mol. Sci. 2020, 21, 1–15.

    11. Bettegowda, C.; Sausen, M.; Leary, R.J.; Kinde, I.; Wang, Y.; Agrawal, N.; Bartlett, B.R.; Wang, H.; Luber, B.; Alani, R.M.; et al. Detection of circulating tumor DNA in early- and late-stage human malignancies. Sci. Transl. Med. 2014, 6, doi:10.1126/scitranslmed.3007094.

    12. Dekker, E.; Tanis, P.J.; Vleugels, J.L.A.; Kasi, P.M.; Wallace, M.B. Colorectal cancer. Lancet 2019, 394, 1467–1480.

    13. Rawla, P.; Sunkara, T.; Barsouk, A. Epidemiology of colorectal cancer: Incidence, mortality, survival, and risk factors. Prz. Gastroenterol. 2019, 14, 89–103.

    14. Vymetalkova, V.; Cervena, K.; Bartu, L.; Vodicka, P. Circulating cell-free dna and colorectal cancer: A systematic review. Int. J. Mol. Sci. 2018, 19, doi: 10.3390/ijms19113356.

    15. Spindler, K.L.G. Methodological, biological and clinical aspects of circulating free DNA in metastatic colorectal cancer. Acta Oncol. (Madr). 2017, 56, 7–16.

    16. Rapado-González, Ó.; Álvarez-Castro, A.; López-López, R.; Iglesias-Canle, J.; Suárez-Cunqueiro, M.M.; Muinelo-Romay, L. Circulating microRNAs as promising biomarkers in colorectal cancer. Cancers(Basel). 2019, 11, doi:10.3390/cancers11070898.

    17. Marcuello, M.; Vymetalkova, V.; Neves, R.P.L.; Duran-Sanchon, S.; Vedeld, H.M.; Tham, E.; van Dalum, G.; Flügen, G.; Garcia-Barberan, V.; Fijneman, R.J.; et al. Circulating biomarkers for early detection and clinical management of colorectal cancer. Mol. Aspects Med. 2019, 69, 107–122.

    18. Ferracin, M.; Lupini, L.; Mangolini, A.; Negrini, M. Circulating non-coding RNA as biomarkers in colorectal cancer. Adv. Exp. Med. Biol. 2016, 937, 171-81, doi: 10.1007/978-3-319-42059-2_9.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus