Investigadores del Centro de Regulación Genómica en Barcelona han desarrollado un nuevo método para identificar sistemáticamente genes que contribuyen al riesgo de sufrir cáncer hereditario. Su trabajo, publicado en Nature Communications, es un caso de éxito sobre apertura, transparencia e intercambio de datos en ciencia.
Existen numerosas causas genéticas del cáncer: mientras algunas mutaciones son hereditarias, otras se adquieren a lo largo de la vida debido a factores externos o a errores al copiar el ADN. La secuenciación genómica a gran escala ha revolucionado la identificación de aquellos tipos de cáncer vinculados a las mutaciones de este último grupo – las mutaciones somáticas – pero no ha sido tan eficiente al identificar las variantes genéticas hereditarias que predisponen a esta enfermedad. Los estudios familiares todavía son el principal método para identificar dichas mutaciones hereditarias.
Ahora, tres investigadores del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, liderados por el profesor de investigación ICREA Ben Lehner, han desarrollado un nuevo método estadístico para identificar genes que predisponen al cáncer, a partir de datos de secuenciación de tumores.
“Nuestro método computacional utiliza la idea clásica que los genes cancerígenos necesitan dos alteraciones para dar lugar a la enfermedad. Ello nos permite identificar sistemáticamente estos genes a partir de conjuntos de datos genómicos sobre cáncer ya existentes”, explica Solip Park, primera autora del estudio e investigadora postdoctoral Juan de la Cierva en el CRG.
El método permite encontrar variantes de riesgo sin una muestra de control. Es decir, no necesitan comparar muestras de pacientes con cáncer con las de personas sanas. “Ahora contamos con una herramienta muy potente que permitirá detectar nuevos genes que predisponen al cáncer y, en consecuencia, contribuir a mejorar el diagnóstico y la prevención del cáncer en el futuro,” añade Park.
El trabajo, que acaba de publicar la revista Nature Communications, presenta su método estadístico –ALFRED– e identifica 13 genes que predisponen al cáncer, de los cuales 10 de ellos son nuevos. “Aplicamos nuestro método a los datos de secuencias de genomas de más de 10.000 pacientes con 30 tipos de tumores diferentes y hemos identificado nuevos y ya conocidos genes que predisponen al cáncer y que pueden contribuir considerablemente al riesgo de sufrir cáncer”, comenta Lehner.
“Nuestros resultados muestran que los nuevos genes que predisponen al cáncer pueden tener un papel importante en algunos tipos de cáncer. Estos genes estarían relacionados con el 14% de los tumores de ovario, el 7% de los tumores de mama y, en uno de cada 50 casos de todos los tipos de cáncer. Por ejemplo, las variantes hereditarias de uno de estos genes de riesgo que acabamos de identificar – el gen NSD1 – podría estar implicado en el cáncer de tres de cada 1.000 pacientes”, explica Fran Supek, antiguo miembro del CRG que actualmente lidera su propio grupo en el IRB Barcelona.
Compartir para avanzar en el conocimiento
Los investigadores trabajaron con datos genómicos de varios estudios de cáncer en todo el mundo, como el proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA), pero también de diversos proyectos que no tienen que ver con la investigación en cáncer. “Conseguimos desarrollar y poner a prueba un nuevo método que esperamos que amplíe nuestro conocimiento sobre la genómica del cáncer y contribuya a la investigación, el diagnóstico y la prevención de esta enfermedad solamente utilizando datos públicos,” afirma Solip Park.
Ben Lehner añade: “Nuestro trabajo pone de manifiesto hasta qué punto es importante compartir los datos genómicos. Este es un caso de éxito sobre cómo compartir y contar con datos abiertos es mucho más eficiente y tiene un efecto multiplicador. Combinamos datos de muchos proyectos diferentes y al aplicar nuestro método, fuimos capaces de identificar genes importantes para el cáncer que no se habían identificado en sus estudios originales”.
“Muchas asociaciones y colectivos de pacientes presionan para que se compartan más los datos genómicos, pues solo al comparar los datos entre hospitales, países y enfermedades podremos obtener un conocimiento profundo sobre muchas enfermedades raras y también comunes. Lamentablemente, todavía hay investigadores que no comparten sus datos y esto es algo que definitivamente debemos cambiar y promover de forma activa como sociedad”, concluye.
Referencia bibliográfica:
Solip Park, Fran Supek, and Ben Lehner. ‘Systematic discovery of germline cancer predisposition genes through the identification of somatic second hits’. Nature Communications (2018) 9:2601 | DOI: 10.1038/s41467-018-04900-7
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La investigadora posdoctoral Solip Park se incorporó al CRG desde Corea del Sur con una beca de investigación posdoctoral de Novartis y más recientemente ha recibido una beca Juan de la Cierva Fellowship y la ayuda del CRG “Women Scientists Support (WOSS)”. Esta ayuda especial (WOSS) es una iniciativa interna del Comité de Igualdad del CRG para apoyar a científicas que tienen la ambición y el potencial para conseguir una posición de liderazgo en la investigación al mismo tiempo que cumplen con sus responsabilidades en torno a la maternidad.
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