La supercomputación hará más asequible el tratamiento del cáncer

Hace algunos años, no era raro escuchar que algunas celebridades con cáncer viajaban hasta Houston (EE UU) para ponerse en manos de los mejores especialistas en la enfermedad. Aquellos médicos serían capaces de ofrecer el diagnóstico más preciso y recomendar el tratamiento más adecuado. El prestigio de la sanidad española ha hecho menos populares aquellos viajes, pero las diferencias entre los profesionales de unos centros y otros dentro de España hace que las variaciones en supervivencia entre hospitales del mismo país aún sean importantes.

Ahora, un nuevo avance que acaba de presentar un equipo liderado por el Centro de Supercomputación de Barcelona puede ayudar a diseñar tratamientos más personalizados contra el cáncer y hacerlo de una manera más automatizada, de tal manera que aún sin contar con los mejores especialistas se pueda aspirar a obtener los mejores resultados.

La base de este sistema sería SMUFIN, un método computacional capaz de detectar alteraciones genéticas relacionadas con la aparición de tumores que por ahora se podrá aplicar al campo de la investigación. Este método, que hoy se publica en la revista Nature Biotechnology, permite comparar el genoma de células sanas de un paciente con el de sus células cancerosas. Con esa información, es posible identificar las mutaciones de un tumor concreto a las que se puede culpar de la aparición de la enfermedad.

El tratamiento para un cáncer como el de mama no es único

Esto permitiría aplicar un tratamiento diseñado más o menos a medida para un tipo de cáncer de una persona, porque la variabilidad y capacidad de adaptación de las células cancerígenas hace que no solo se requieran tratamientos distintos para tratar tumores diferentes como el de pulmón o el de páncreas sino que los cánceres que afectan a un mismo órgano pueden reaccionar de manera diferente a un mismo tratamiento.

"Entre todas las personas que tengan un tumor de mama, cada una de ellas tendrá un origen diferente y es clave conocer este origen para desarrollar terapias específicas para cada persona", explica David Torrents, profesor de investigación ICREA en el BSC y autor principal del trabajo. Este tipo de tecnología es un paso hacia la medicina personalizada, que mejoraría los resultados de tratamientos actuales como la quimioterapia, que dañan al cáncer, pero también a las células sanas.

Con este nuevo enfoque, a un paciente diagnosticado de cáncer se le extraerían células sanas y células del tumor, se secuenciaría el genoma de los dos tipos de células y se compararía para identificar qué tumores han provocado el cáncer. Según la mutación afecte a un gen o a otro, esa información se emplearía para elegir el fármaco más eficaz para actuar contra esa diana concreta. "Ahora también es tarea de las farmacéuticas encontrar estos fármacos más específicos para poder aplicar a cada tipo de diana", apunta Torrents.

De una semana a cinco horas

Hasta ahora, este tipo de análisis eran posibles, pero estudiar un solo tumor podía tomar hasta una semana. "Nosotros lo estamos haciendo ahora entre cinco y diez horas", afirma Torrents. Además, con SMUFIN se pueden detectar cambios en el genoma que para sistemas de análisis anteriores permanecían ocultos.

Los métodos anteriores eran más costosos y requerían mucho personal, en particular informático. "Para dar el salto a la clínica era necesario ganar en rapidez, sencillez y flexibilidad", señala Torrents. SMUFIN, según sus autores, facilitará aplicar la tecnología de secuenciación y comparación de genomas a centros que no cuenten con expertos en informática ni grandes recursos computacionales.

Por último, la información sobre las mutaciones de una célula tumoral se podrá cruzar con una base de datos que indique qué fármacos son más eficaces para mitigar los cambios que producen esas mutaciones y acaban desembocando en un cáncer. Esta etapa, que va más allá del artículo publicado hoy, además de mejorar la medicina personalizada, pondría a disposición de mucha más gente y a un precio mucho más bajo diagnósticos precisos para cada dolencia particular.