Un estudio apunta a un nuevo método de diagnóstico precoz de la caquexia en pacientes con cáncer de pulmón
AGENCIA FAPESP/DICYT – La caquexia es un síndrome metabólico complejo caracterizado por la pérdida severa de peso y de masa muscular, y es especialmente perjudicial en el caso del cáncer de pulmón de células no pequeñas, pues acomete aproximadamente a la mitad de los pacientes. Su detección precoz es importante para prever el pronóstico y orientar las mejores decisiones referentes al tratamiento. Esta condición puede derivar en un debilitamiento muscular y en la consiguiente dificultad para la realización de actividades cotidianas sencillas, lo que vuelve aún más penoso afrontar los efectos colaterales del tratamiento y la propia enfermedad. En los casos de los pacientes con cáncer de pulmón, es aún más dañosa, pues deteriora la función respiratoria.
Sarah Santiloni Cury, posdoctoranda del Instituto de Biociencias de Botucatu de la Universidade Estadual Paulista (IBB-Unesp), en Brasil, estudia formas de diagnosticar precozmente la caquexia y es una de las autoras de un artículo publicado en el Journal of Translational Medicine referente a un nuevo método de predicción de este síndrome. Su investigación fue premiada por la Organización Europea de Biología Molecular y la Federación de Sociedades Bioquímicas Europeas en el marco de un evento cuyo enfoque recayó sobre los abordajes de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la investigación del cáncer.
“Se emplean múltiples herramientas de selección para medir la pérdida de masa muscular, y una de ellas consiste en la utilización de imágenes de tomografía computarizada en el área de la tercera vértebra lumbar (LIII). Sin embargo, las imágenes de pacientes con cáncer de pulmón no suelen incluir a LIII”, advierte. Como forma de sortear esta limitación, en el estudio se demostró que el análisis del área del músculo pectoral también sirve como parámetro de pronóstico, pues las mediciones mostraron una asociación con el desenlace clínico de la enfermedad. De esta forma, fue posible establecer valores de referencia con base en el área de dicho músculo pectoral, algo que aún no se había determinado. Con base en las dimensiones de musculatura, en los datos clínicos y en el perfil del microambiente tumoral, se diseñó un modelo de clasificación de los pacientes.
El grupo de investigación utilizó el aprendizaje automático para generar un modelo de predicción de pérdida muscular. De entrada, se efectuaron las mediciones del área del músculo pectoral de 211 pacientes con cáncer de pulmón basadas en tomografías computarizadas disponibles públicamente en el repositorio The Cancer Imaging Archive (TCIA). Posteriormente, los científicos establecieron los puntos de corte mediante la aplicación de algoritmos (CART y Cutoff Finder) en datos clínicos, de sobrevida y del área del músculo pectoral. “Evaluamos la eficacia de nuestro modelo en un conjunto de validación que incluyó a 36 pacientes tratados en la Facultad de Medicina de la Unesp de Botucatu”, subraya Robson Francisco Carvalho, del IBB-Unesp, supervisor de Santilony Cury y coautor del artículo.
“Este estudio constituye un avance importante para la comprensión de la caquexia en los pacientes con cáncer de pulmón, pues en él se identificaron nuevos potenciales mediadores y biomarcadores de este síndrome utilizando estudios por imágenes y análisis moleculares para efectuar el diagnóstico precoz. Con base en estos descubrimientos, será posible desarrollar investigaciones sobre estrategias terapéuticas y ofrecerles un mejor seguimiento a los pacientes”, explica Carvalho, investigador que cuenta con el apoyo de la FAPESP en estudios sobre la caquexia.
Anteriormente, el grupo de investigadores ya había demostrado la relación entre la presencia de determinados biomarcadores tumorales y el riesgo de desarrollar caquexia en un trabajo también apoyado por la Fundación. “Determinamos que entre los tipos tumorales que inducen comúnmente la caquexia, los de cáncer de pulmón exhiben un aumento en la expresión de factores específicos que contribuyen a la pérdida muscular. Algunos de estos factores actúan sobre receptores de la superficie celular de células del tejido muscular y contribuyen así en su pérdida”, señala Carvalho.
Los datos de secuenciación de ARN de los tumores revelaron la existencia de 90 genes afectados en pacientes con escasa musculatura, que potencialmente son secretados e interactúan con receptores de células musculares. También hizo posible identificar células del microambiente tumoral responsables de la secreción de factores inductores de caquexia. Estos análisis revelaron que los pacientes con escasa musculatura presentaron altas proporciones de un tipo específico de linfocitos T CD8+, por ejemplo. Si bien estas células aparecen a menudo asociadas a una intensa actividad anticancerígena, en este caso los científicos observaron que las mismas pueden estar asociadas a un peor pronóstico. Otros investigadores ya habían demostrado que los linfocitos T CD8+ inducen una pérdida de tejido adiposo en la caquexia asociada a la infección crónica, pero aún no se había efectuado esa asociación con respecto al cáncer de pulmón.
De este modo, aparte de determinar parámetros de predicción de la caquexia, este trabajo también hizo posible identificar células que pueden estar relacionadas con este síndrome, lo que abre una posibilidad para el diseño de nuevas terapias. Pero el microambiente tumoral es complejo, según subrayan los investigadores, y se hace necesario realizar nuevos estudios. Este trabajo también lleva las firmas de Diogo de Moraes, Jakeline Santos Oliveira, Paula Paccielli Freire, Patricia Pintor dos Reis, Miguel Luiz Batista Jr y Érica Nishida Hasimoto, y comprendió una investigación realizada en la Universidad de São Paulo (USP) y en la Universidad Estadual de Campinas (Unicamp), en Brasil, y en la Boston University School of Medicine, en Estados Unidos.