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<\/p>\nM\u00e9todo basado en metilaci\u00f3n del ADN predice progresi\u00f3n del c\u00e1ncer <\/p>\n
\nPor el equipo editorial de LabMedica en espa\u00f1ol
Actualizado el 19 Sep 2025\t\t<\/p>\n
El c\u00e1ncer suele desarrollarse de forma silenciosa durante a\u00f1os antes del diagn\u00f3stico, lo que dificulta rastrear sus or\u00edgenes y predecir su progresi\u00f3n. Los enfoques tradicionales para estudiar la evoluci\u00f3n del c\u00e1ncer han carecido de la precisi\u00f3n necesaria para predecir la progresi\u00f3n de la enfermedad en cada paciente. Ahora, un nuevo m\u00e9todo que descifra la historia epigen\u00e9tica de los tumores puede ayudar a comprender el origen y la evoluci\u00f3n del c\u00e1ncer, permitiendo predecir su evoluci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>\n
La nueva t\u00e9cnica, desarrollada por un equipo internacional liderado por el Cl\u00ednic-IDIBAPS-UB (Barcelona, Espa\u00f1a) y el Instituto de Investigaci\u00f3n del C\u00e1ncer de Londres (Londres, Reino Unido), se basa en el an\u00e1lisis de la metilaci\u00f3n del ADN. Este enfoque se centra en la metilaci\u00f3n fluctuante, un tipo de marca epigen\u00e9tica que captura la identidad de la c\u00e9lula tumoral original y evoluciona a medida que el c\u00e1ncer crece y se diversifica. Los investigadores crearon un algoritmo llamado EVOPLUx para interpretar estos patrones, reconstruyendo el origen y el desarrollo de los tumores de forma similar a como una \u00abcaja negra\u00bb registra los datos de vuelo.<\/p>\n
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Imagen: de izquierda a derecha, los expertos I\u00f1aki Mart\u00edn-Subero y Mart\u00ed Duran-Ferrer (foto cortes\u00eda de Universitat de Barcelona)<\/p>\n
El algoritmo EVOPLUx se aplic\u00f3 a 2.000 muestras de pacientes con leucemias y linfomas. Mediante el an\u00e1lisis de datos epigen\u00e9ticos recopilados previamente, el equipo descubri\u00f3 historias evolutivas detalladas de c\u00e1nceres que hab\u00edan permanecido ocultas tras lo que antes se consideraba ruido de fondo. El estudio, publicado en Nature, demuestra que este m\u00e9todo puede revelar cu\u00e1ndo se originaron los tumores, con qu\u00e9 velocidad crecieron y si generaron diversidad celular, lo que ofrece informaci\u00f3n clave sobre la biolog\u00eda de las enfermedades.<\/p>\n
El m\u00e9todo se valid\u00f3 posteriormente en pacientes con c\u00e1nceres linfoides, incluyendo leucemia linfobl\u00e1stica aguda pedi\u00e1trica y leucemia linfobl\u00e1stica cr\u00f3nica en adultos. Al correlacionar el historial tumoral con la agresividad, los investigadores descubrieron que el crecimiento inicial del c\u00e1ncer influ\u00eda significativamente en la progresi\u00f3n futura. Este conocimiento permite predecir los resultados cl\u00ednicos con a\u00f1os de antelaci\u00f3n y podr\u00eda orientar un tratamiento m\u00e1s personalizado, con posibles aplicaciones en todos los tipos de c\u00e1ncer.<\/p>\n
\u201cLos c\u00e1nceres cambian con el tiempo, lo que complica su tratamiento\u201d, afirm\u00f3 Trevor Graham, del Instituto de Investigaci\u00f3n del C\u00e1ncer, quien coordin\u00f3 la investigaci\u00f3n. \u201cDescubrimos que el crecimiento inicial del c\u00e1ncer determina su evoluci\u00f3n futura, lo que nos permite predecir c\u00f3mo progresar\u00e1 la enfermedad en cada paciente. Este es un gran paso en el manejo personalizado de la enfermedad\u201d.<\/p>\n
\u00abEn el caso de la leucemia linfoc\u00edtica cr\u00f3nica, un tipo de c\u00e1ncer que no siempre requiere tratamiento inmediato, con esta nueva prueba podemos predecir con a\u00f1os de antelaci\u00f3n cu\u00e1ndo ser\u00e1 necesario tratar la enfermedad\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 el profesor asociado de la UB I\u00f1aki Mart\u00edn-Subero. \u00abAunque en este estudio analizamos muestras de leucemia y linfoma, creemos que esta metodolog\u00eda podr\u00eda funcionar con todos los tipos de c\u00e1ncer\u00bb.<\/p>\n
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