Identificación de nuevos biomarcadores de respuesta a regorafenib en pacientes con cáncer colorrectal
- Autores: Priscila Guimarães de Marcondes
- Directores de la Tesis: Águeda Martínez Barriocanal (dir. tes.), Diego Arango del Corro (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2019
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Alex Sánchez Pla (presid.), Anna Messeguer Navarro (secret.), Enric Domingo Villanueva (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Bioquímica, Biología Molecular y Biomedicina por la Universidad Autónoma de Barcelona
- Materias:
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- Resumen
El cáncer colorectal (CCR) es el tercer tipo de cáncer más prevalente en el mundo y la mayoría de los pacientes recibiendo tratamientos no presentan respuesta objetiva. La resistencia al tratamiento es la principal causa de fallo terapéutico, además, los efectos secundarios comprometen la calidad de vida de los pacientes. La identificación de biomarcadores de repuesta a tratamientos es crucial para la selección de pacientes con alta probabilidad de respuesta.
Regorafenib es un inhibidor multi-kinasa recientemente aprobado para el tratamiento del CCR metastático refractario. Sin embargo, actualmente no es posible identificar el subgrupo de pacientes que obtendría más beneficio con el uso de regorafenib. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es identificar biomarcadores de predicción de repuesta a regorafenib utilizando técnicas genómicas de alto rendimiento y algoritmos de machine learning. Primeramente, se determinó la sensibilidad de 90 líneas celulares a regorafenib y se las estratificó utilizando diferentes métricas.
Se desarrolló una nueva metodología, llamada de CL-RECIST, para clasificar la sensibilidad de las líneas celulares utilizando criterios similares a los utilizados en la clínica. De acuerdo con esta metodología, las líneas fueron estratificadas en dos categorías: enfermedad progresiva (PD) o enfermedad controlada (CD). El perfil de expresión basal de las líneas fue obtenido a través de secuenciación de RNA y proteómica, mientras que el perfil mutacional de las mismas se hizo a través de secuenciación completa de exones (WES). Se investigó la asociación de las características típicas del cáncer colorectal como la inestabilidad de microsatélite y mutaciones en genes “drivers” con las categorías CD o PD. Se observó que mutaciones en TP53 se asociaban con sensibilidad (CD) mientras que mutaciones en FGFR1, con resistencia (PD). Además, con el objetivo de identificar biomarcadores más sensibles de respuesta a regorafenib, se desarrollaron modelos de predicción utilizando algoritmos supervisados. Con el modelo que presentó la mejor performance utilizando datos de RNAseq se observó que 11 transcriptos predicen la sensibilidad de 28 líneas celulares independientes con un 86% de precisión. De forma similar, la expresión de 3 proteínas predice con un 87% de precisión la sensibilidad de un panel de líneas celulares independientes. El modelo de predicción con mejor performance encontrado con mutaciones (WES) data resultó en un predictor compuesto por 2 genes, cuya expresión es capaz de clasificar la sensibilidad de las líneas celulares con un 70% de precisión. Aunque no se encontró un modelo de predicción óptimo utilizando datos de WES, se observó que mutaciones en 12 genes frecuentemente mutados en CCR estaban significativamente asociadas a la respuesta a regorafenib. Se realizó una validación analítica a través de la evaluación de la reproducibilidad de las medidas de los potenciales biomarcadores por técnicas indepedentes: RT-PCR e imunohistoquímica. El desarrollo de resistencia adquirida a drogas es la principal causa de fallo terapéutico en el tratamiento del cáncer y todavía no se conocen los mecanismos de resistencia adquirida a regorafenib. Por lo tanto, se desarrollaron modelos in vitro de resistencia adquirida a regorafenib a través del tratamiento con dos diferentes estrategias de exposición a la droga. Los resultados indicaron que 5 transcriptos y 1 proteína también identificados utilizando el panel de líneas como biomarcadores de resistencia de novo pueden también ser útiles en la detección de resistencia adquirida. En conclusión, en este estudio se identificaron firmas moleculares que se asocian a la resistencia primaria y adquirida a regorafenib. Estas firmas moleculares pueden potencialmente ser utilizadas como biomarcadores de predicción de respuesta en la clínica. Los resultados de este estudio podrían contribuir para la personalización del tratamiento con regorafenib de pacientes con cáncer colorectal y también para el mejor entendimiento de los mecanismos responsables por el desarrollo de resistencia a este agente.
