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IDENTIFICACIÓN DE BIOMARCADORES DE PRONÓSTICO DE CARCINOMA HEPATOCELULAR
El hepatocarcinoma celular (HCC) representa el 80-90% de los tumores hepáticos malignos primarios, es la quinta enfermedad neoplásica de mayor incidencia y la tercera causa de muerte por cáncer con un promedio de 450.000 nuevos casos diagnosticados anualmente. A pesar de que los factores de riesgo como hepatitis B o C, consumo abusivo de alcohol o la esteatosis son conocidos, de que la población de riesgo es monitorizada periódicamente y de la disponibilidad de nuevas estrategias terapéuticas, la supervivencia de los pacientes (alrededor de 6 meses) no se ha conseguido mejorar sustancialmente en las últimas dos décadas. La principal razón es el avanzado estado de la patología en el momento del diagnóstico, lo que pone de manifiesto la urgente necesidad de desarrollar nuevos métodos de detección precoz en la población de riesgo (hepatitis y cirrosis) y de desarrollar métodos terapéuticos innovadores. Las reserciones y hepatectomías parciales o totales seguidas de transplante son las únicas terapias curativas pero no siempre es posible aplicarlas y son habituales las recurrencias de HCC. En consecuencia, existe una urgente necesidad de identificar biomarcadores en base a los cuales desarrollar estrategias de diagnóstico que permitan identificar aquellos pacientes con hepatopatías crónicas que desarrollarán HCC, cuál será su progresión y su capacidad de respuesta a terapias así como su riesgo de recidivar. Esto ayudaría a poder mejorar las expectativas de los pacientes.
Un biomarcador es una característica que se puede medir y evaluar de forma objetiva como indicador de un proceso biológico normal o patológico, o de las respuestas a intervenciones terapéuticas. Patologías complejas y multifactoriales como el HCC requieren, probablemente, de la determinación de varios parámetros para estratificar eficazmente a los pacientes. Los avances realizados en los últimos años en la definición de los mecanismos moleculares subyacentes a enfermedades, junto con las capacidades de las nuevas biotecnologías facilitan enormemente el descubrimiento de biomarcadores. En los últimos años el HCC ha sido analizado utilizando diferentes aproximaciones experimentales, que incluyen las tecnologías de microarrays de ADN y los análisis proteómicos, pero no se dispone todavía de una colección de marcadores validados para su detección precoz.
El objetivo de este proyecto es identificar biomarcadores en base a estudios de expresión génica a escala genómica que permitan estratificar a los pacientes con riesgo de desarrollo de HCC, identificar los casos que presentarán evolución neoplásica y determinar el grado de malignidad de la lesión. Esto podría servir para implementar una terapia personalizada a cada paciente. Dada la complejidad de los análisis a gran escala en muestras humanas, debida en gran medida a la heterogeneidad derivada del sustrato genético y factores medioambientales, así como a la limitada disponibilidad que dificulta la realización de estudios longitudinales, el proyecto se planificó en las siguientes etapas:
1.- identificación de biomarcadores en un modelo de HCC murino (MAT1A-/-).
2.- Validación de los genes diferenciales mediante RT PCR en formato TLDA (microfluídica).
3.- Comparación del panel de genes diferencialmente expresados y validados en el HCC murino, con los perfiles de expresión génica característicos de HCC humano publicados por otros autores. Este análisis permitirá seleccionar los genes con mayores probabilidades de ser validados en estudios con muestras humanas.
4.- Validación de los genes diferenciales seleccionados en muestras de pacientes con cirrosis y HCC.
5.- Identificación del mínimo número de genes que permita diferenciar de forma específica cirrosis y HCC.
6.- Desarrollo de un algoritmo de diagnóstico/pronóstico que permita combinar de manera ponderada los niveles de los biomarcadores positivos en las muestras humanas.
El estudio del modelo murino MAT1A-/- empleando la tecnología de microarrays de ADN ha permitido establecer una huella de expresión diferencial formada por 351 sondas (equivalentes a 181 genes). Tras obtener la lista de candidatos éstos se han validado mediante low density arrays (TLDAs) en muestras del ratón MAT1A -/- utilizado como modelo de HCC y se ha comprobado la validación de aproximadamente un 70% de ellos. El panel de genes validados en ratón se ha comparado con los perfiles de expresión génica característicos de HCC humano y se han seleccionado 45 genes. Se han estudiado sus cambios de expresión en cirrosis y HCC mediante TLDAs en muestras humanas. Entre los genes diferenciales se buscaron, utilizando un clasificador, el mínimo número que permitía la correcta agrupación de las clases en estudio. Se seleccionaron seis genes marcadores y proponemos un algoritmo que los relaciona como base para el desarrollo de un protocolo de diagnosis precoz de HCC.