Algunos tumores son consecuencia de una o varias mutaciones heredadas en genes específicos. Otros son producto de la acumulación, a lo largo de la vida, de mutaciones provocadas por factores ambientales o hábitos de vida. Con el tiempo, la investigación ha identificado algunas de esas mutaciones como directamente responsables de causar un tumor. Sin embargo, en los tumores existen muchas otras mutaciones que se han ido acumulando. Como su relación con el cáncer no era tan evidente, hasta hace una década no se las tenía en cuenta en los estudios genéticos que buscaban el origen de los tumores.
Hasta que se adoptó “una perspectiva más integral y se empezaron a analizar todas las mutaciones de un tumor. El objetivo era poder detectar entre ellas posibles patrones que se correspondieran con un tipo de tumor determinado”, explica Marcos Díaz Gay, especialista en la identificación de esos patrones. “Es una información adicional que antes se perdía, a pesar de que puede explicar un contexto favorable a que surja un tumor y también cómo va a desarrollarse el tumor según el paciente o qué respuesta puede tener ante distintos fármacos”, añade.
Arqueología genómica de un tumor
Este investigador gallego ha pasado los últimos cinco años en el laboratorio de Ludmil B. Alexandrov, uno de los líderes mundiales en la investigación de esos patrones, denominados ‘firmas mutacionales’. Ahora ha llegado al Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) como jefe del nuevo Grupo de Genómica Digital, al que ya se han unido también los investigadores postdoctorales Pilar Gallego y José Córdoba.
El nuevo Grupo de Genómica Digital del CNIO se enmarca en la estrategia de inteligencia artificial (IA) del centro puesta en marcha con los fondos del Ministerio de Transformación Digital. Además de crear nuevos grupos junior –liderados respectivamente por Díaz Gay por Roger Castells Graells– e iniciar dos proyectos de investigación específicos, el CNIO reforzará la IA en distintos grupos.
Buscar las firmas mutacionales equivale a hacer “arqueología genómica”, se intenta dibujar la historia del tumor en base a los cambios que ocurren en su genoma, y se va obteniendo información sobre qué procesos o qué exposición a determinados factores han dado lugar al tumor. Por ejemplo, “el tabaco va provocando una acumulación de mutaciones que conforman un patrón tan característico que, cuando lo identificamos en un tumor de pulmón, podemos saber –sin necesidad de preguntarlo directamente– si el paciente ha sido fumador”, afirma el investigador.
Afinar las firmas mutacionales
Para llegar ahí, es necesario secuenciar el ADN tanto del tumor, como de otro tejido “sano” del paciente, que sirve como control. En ese tejido sano –comúnmente sangre, en el caso de tumores sólidos– se identifican las mutaciones heredadas. Luego, se comparan con las que presenta el tumor, se ‘restan’ esas mutaciones heredadas y las que quedan se identifican como exclusivas del tumor, que se conocen como mutaciones somáticas.
Esta comparación y la identificación de patrones requiere de herramientas bioinformáticas específicas. “Desarrollarlas es mi especialización y la gran aportación que mi grupo puede hacer al CNIO” asegura Díaz Gay. Su objetivo es “dar un impulso a esta metodología para intentar mejorarla, y poder utilizar las firmas mutacionales para diagnosticar tumores, pronosticar la evolución de la enfermedad, evaluar el tratamiento más adecuado o predecir la respuesta a las distintas opciones terapéuticas”.
En paralelo, ya están trabajando en identificar si los patrones de mutaciones varían en distintas poblaciones, ya sea por factores hereditarios, de ascendencia genética, o por la exposición ambiental a ciertos mutágenos.
Inteligencia artificial y capacidad de computación
Hay que destacar que la identificación de patrones de mutaciones está basada en inteligencia artificial y machine learning, y requiere una enorme capacidad computacional. “La identificación de patrones mutacionales de alta definición puede llevar días o semanas de cómputo en un ordenador” aclara el especialista en biología computacional. Considera que la incorporación de su grupo es parte del esfuerzo que está realizando el CNIO, con el respaldo económico del Ministerio de Transformación Digital, para mejorar esa capacidad “porque podemos desarrollar nuevas herramientas computacionales y obtener acceso a bases de datos genómicos y supercomputadores”.
De igual modo, valora poder disponer de la infraestructura del CNIO, como el biobanco y el secuenciador de última generación que el centro adquirió el año pasado, “ya que también nos gustaría reclutar nuestros propios casos, por ejemplo, para estudiar el cáncer de pulmón en no fumadores”.
Marcos Díaz Gay no oculta su satisfacción por haber regresado a su país –“a todos nos gusta volver a casa”–, pero este ingeniero de formación valoró para su vuelta la oportunidad de contribuir “al crecimiento de la biología computacional en un centro de excelencia en la investigación del cáncer como el CNIO, con las sinergias que ofrecen para nuestra línea de trabajo otros grupos, tanto los ya activos en bioinformática y genómica, como los que se están incorporando ahora, con la nueva apuesta por integrar la inteligencia artificial en la investigación del cáncer”.
