Se revelan tres métodos preocupantes para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer
Tres equipos de investigación independientes han desarrollado nuevos y prometedores métodos para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer, cada uno de ellos capaz de identificar qué pacientes con melanoma tienen más probabilidades de beneficiarse de las terapias de puntos de control inmunológicos. Los hallazgos, publicados en *Nature Medicine* y *Nature* en agosto de 2018, fueron financiados en parte por los Institutos Nacionales de Salud y representan un gran avance hacia la oncología personalizada. Según el Clínica Mayo, El melanoma es el tipo más grave de cáncer de piel; solo en 2018 se prevén más de 90 000 nuevos casos en Estados Unidos.
Por qué es importante predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer
La terapia de puntos de control inmunológicos actúa bloqueando las proteínas que ciertas células cancerosas utilizan para inhibir la respuesta del sistema inmunológico contra ellas. El tratamiento ha mostrado resultados notables en el melanoma y otros tipos de cáncer, pero solo un subgrupo de pacientes responde al mismo. En el caso de quienes no responden, la terapia los expone a efectos secundarios sin aportar ningún beneficio terapéutico.
Un método confiable para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer permitiría a los médicos identificar de antemano a los pacientes que no responderán al tratamiento, evitando así que reciban tratamientos innecesarios y orientando a los que sí responderán hacia la terapia que más probabilidades tiene de ayudarles. Como señaló el Dr. Eytan Ruppin, de los NIH, poder predecir quién tiene muchas probabilidades de responder y quién no permitirá ofrecer una orientación terapéutica más precisa y acertada.
Tres métodos de predicción de la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer desarrollados por equipos independientes
1. Puntuación inmunopredictiva de la expresión génica (Equipo del NCI)
Un equipo dirigido por los doctores Eytan Ruppin y Noam Auslander, del Instituto Nacional del Cáncer de los NIH, desarrolló una herramienta para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer basada en las características de expresión génica de los tumores que experimentaron una reducción espontánea mediada por el sistema inmunitario. Mediante el análisis de estas características, los investigadores calcularon una puntuación inmunopredictiva para cada muestra tumoral.
Tras someterlo a prueba en 297 muestras de tumores de melanoma, el predictor identificó a casi todos los pacientes que respondieron a las terapias de puntos de control y a más de la mitad de los que no lo hicieron. Superó en rendimiento a todos los predictores publicados anteriormente y mantuvo su precisión en múltiples conjuntos de datos independientes de pacientes con melanoma.
2. Modelización computacional del escape tumoral (Equipo de Harvard)
Un equipo dirigido por los doctores Kai Wucherpfennig y X. Shirley Liu de la Universidad de Harvard desarrolló un enfoque diferente para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer, centrado en identificar características de la expresión génica que permitan predecir el escape inmunitario, es decir, qué tumores tienen más probabilidades de evadir la destrucción inmunitaria.
Su modelo computacional se entrenó con datos de 33 000 muestras tumorales recopiladas en 189 estudios. Al compararlo con datos de resultados de terapias de puntos de control disponibles públicamente para pacientes con melanoma, superó a los modelos de predicción publicados anteriormente y demostró el potencial del análisis de la expresión génica a gran escala para orientar las decisiones terapéuticas.
3. Detección de PD-L1 en exosomas en sangre (Equipo de la Universidad de Pensilvania)
El tercer método de predicción de la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer, desarrollado por los doctores Wei Guo y Xiaowei Xu de la Universidad de Pensilvania, utiliza muestras de sangre en lugar de tejido tumoral. Esto supone una ventaja práctica significativa, ya que las extracciones de sangre son mucho menos invasivas y más fáciles de realizar que las biopsias tumorales.
El equipo descubrió que los melanomas metastásicos liberan pequeñas vesículas llamadas exosomas que transportan el ligando 1 de muerte programada, o PD-L1, en su superficie. Estos exosomas portadores de PD-L1 se unen al receptor PD-1 de las células T, lo que desactiva la respuesta inmunitaria que combate el cáncer. Los pacientes con niveles más altos de PD-L1 en los exosomas antes de la terapia de punto de control anti-PD-1 eran menos propensos a responder al tratamiento, lo que establece al PD-L1 en los exosomas como un biomarcador viable para predecir la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer a partir de muestras de sangre.
¿Qué nos depara el futuro de la predicción en inmunoterapia?
Cada uno de los tres métodos de predicción de la respuesta a la inmunoterapia contra el cáncer ha mostrado resultados sólidos de forma independiente. Los investigadores sugieren que la combinación de estos enfoques podría generar predicciones aún más precisas. Con un mayor desarrollo y validación mediante conjuntos de datos de pacientes más amplios, estas herramientas podrían convertirse en componentes estándar de los protocolos de evaluación previos al tratamiento para el melanoma y, potencialmente, para otros tipos de cáncer en los que se utiliza la terapia de puntos de control.
FOMAT lleva a cabo investigaciones clínicas desde la fase I hasta la fase IV a través de una red nacional de centros de investigación repartidos por todo Estados Unidos. Para obtener más información sobre los estudios oncológicos en curso, visite nuestro página de estudios activos con pacientes.