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Madrid-El 12 de Octubre usa análisis genético de ARN para ver qué pacientes con glioblastoma responderá a un tratamiento | |||
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En concreto, en este estudio se ha identificado qué tipo de pacientes responden al fármaco Azeliragon, cómo responden y cómo medirlo. Unos resultados que servirán de base a dos ensayos clínicos en marcha en Estados Unidos que valorarán la eficacia de este fármaco. La selección previa de los pacientes permitirá definir el perfil de pacientes que formarán parte de los ensayos, aumentando los resultados de eficacia del fármaco y, por tanto, las probabilidades de que sea autorizado para su uso comercial, ha subrayado el centro hospitalario en un comunicado. Para ello, se empleará el análisis genómico con ARN, análisis de transcriptómica, que permite un estudio exhaustivo del material genético completo de un organismo para comprender sus funciones, variaciones y evolución, frente a las técnicas de secuenciación masiva que analizan ADN, que son ineficaces para estos procesos que buscan predecir respuestas a un tratamiento. "Mientras el ADN almacena la información genética, el ARN lleva esta información a las células, es decir, nos dice lo que está en movimiento en el tumor, lo que el tumor puede hacer como organismo vivo y, por tanto, refleja mucho más lo que puede llegar a hacer, en este caso predecir la respuesta ante un tratamiento como el Azeliragon", ha explicado Ricardo Gargini, neuro-oncólogo de Anatomía Patológica del hospital, investigador del Grupo de NeuroOncología del Instituto de Investigación i+12 e investigador principal de este estudio. "Cuanto más selectivo sea el ensayo clínico, cuantas más herramientas puedas utilizar para saber qué pacientes serán más susceptibles a la eficacia terapéutica, el ensayo clínico será más efectivo". Y, esta es la clave de que "no se caiga el fármaco", ha apostillado Gargini. En su opinión, a menudo los ensayos clínicos con fármacos no llegan a la II fase ya que las cohortes de pacientes suelen ser heterogéneas y es frecuente que los resultados globales no lleguen al nivel requerido de eficacia para su comercialización, impidiendo que se beneficien muchos pacientes. 30 PACIENTES El trabajo 'S100A proteins show a spatial distribution of inflammation associated with the glioblastoma microenvironment architecture', publicado en la revista 'Theranostics', ha utilizado ARN, herramientas bioinformáticas y una cohorte de 30 pacientes con glioblastoma para validar los resultados. El glioblastoma es un tumor cerebral con muy mal pronóstico y representa el tipo más prevalente de tumores primarios agresivos del sistema nervioso central. Apenas existen tratamientos disponibles y el 70 por ciento de los que hay no tienen eficacia. En esta patología se produce una fuerte asociación con procesos inflamatorios. Las moléculas inflamatorias generan retroalimentación positiva con las células tumorales, alimentando el crecimiento tumoral, así como el reclutamiento de células inmunes que promueven la agresividad. Aunque el papel de muchas moléculas inflamatorias es bien conocido, hay muchas macromoléculas, como la S100A, cuyo papel comienza ahora a comprenderse. Los procesos inflamatorios implicados en el glioblastoma se analizan en el trabajo, que ha utilizado perfiles transcripcionales --que reflejan la actividad de los genes-- para definir los procesos biológicos de proteínas como la S100A y ver cómo reaccionan las células del tumor al tratamiento. Los hallazgos definen diferentes funciones para las proteínas S100A9, A11 y A13 que son asociados con la composición del microambiente del glioblastoma y que marcan su progresión. Además, se observa que estas alteraciones pueden ser revertidas por el Azeliragon que se encuentra en fase I/II del ensayo clínico NCT05635734. |
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