Hace tres años publiqué en esta misma revista un artículo titulado “El proyecto 1000 genomas” (Ars Creatio núm. 19). Iniciado en 2008, su objetivo era la creación de un mapa, lo más completo posible, de las variaciones genéticas humanas. Ese mapa permitió un mejor entendimiento de la contribución genética en las diferentes enfermedades que afectan al ser humano.

Sin embargo, en 2006 se había iniciado un proyecto muy similar de secuenciación masiva, aunque con una llamativa diferencia. No se pretendía secuenciar el genoma de personas sanas, sino el genoma de una de las peores enfermedades que afectan a la humanidad: el cáncer.

Puede parecernos paradójico que para la secuenciación de 1.000 personas sanas sólo se hayan requerido tres años de trabajo y sin embargo se hayan necesitado ocho para concluir el de una enfermedad. ¿Por qué dicho retraso? Pues por una razón que es probable que el lector haya oído antes: el cáncer no es una enfermedad, sino muchas diferentes que se manifiestan de una forma muy similar, un crecimiento descontrolado de nuestras propias células, así que hay tantos cánceres como distintos tipos de células tenemos en nuestro organismo. En realidad son muchísimos más. De hecho, lo que se ha conseguido es determinar el perfil genómico de 10.000 tumores distintos.

Mamografía de una mama normal a la izquierda y de cáncer de mama a la derecha. Fuente: Wikipedia

El proyecto se denomina El atlas del genoma del cáncer (más conocido por sus siglas en inglés TCGA) y ha sido desarrollado por el International Cancer Genome Consortium, una colaboración de los científicos de 16 naciones que han conseguido descubrir cerca de diez millones de mutaciones relacionadas con el cáncer. Eso quiere decir que cada tipo de célula tumoral tiene como media unas mil mutaciones que la diferencian de una célula sana.

Finalizar el proyecto no ha sido barato. Se inició con 100 millones de dólares. Tres años después hubo que añadir otros 275 millones más, casi todos ellos de fondos públicos norteamericanos. La mayor parte de ese dinero se gastó en conseguir muestras de los diferentes tumores, ya que la tecnología de secuenciación genética es bastante barata (ver Ars Creatio núm. 24, “¿Le gustaría que conocieran los secretos de su genoma?”). Otro de los problemas al que se ha enfrentado el consorcio internacional ha sido la gran cantidad y complejidad de los datos obtenidos. Por comparar, mientras que el proyecto 1.000 genomas acumuló 7'3 terabytes (7.300.000.000.000) de datos al completarse, el TCGA ha acumulado 20 petabytes (20.000.000.000.000.000) de datos. Esa información es tan grande que sólo los ordenadores más potentes de las grandes instituciones sanitarias pueden manejarla. Por eso se están desarrollando herramientas informáticas que permitirían que ordenadores menos potentes sean capaces de procesarla, con lo que estaría disponible para instituciones más pequeñas como hospitales o centros de investigación.

¿Y qué se ha sacado en claro del proyecto? Pues por ahora muy poco, precisamente por la complejidad y cantidad de la información. Sí es cierto que se ha identificado a una serie de mutaciones en determinados genes que parecen encontrarse en casi todos los tumores, sobre todo al inicio de los procesos malignos, pero eso es algo que ya se conocía de anteriores estudios. El paisaje que se está mostrando es que cada tipo de tumor tiene su propio conjunto de mutaciones extrañas y diferentes de las mutaciones de otro tumor, así que las semejanzas parecen ser la excepción y no la regla.

Pero los investigadores son optimistas y piensan que esta gran cantidad de datos podrá ser usada sobre todo en una determinada dirección: caracterizar de manera detallada los mecanismos por los que una célula cancerosa se vuelve resistente a los fármacos antitumorales. Uno de los principales problemas de cualquier terapia antitcancerosa, ya sea ésta radioterapia, quimioterapia o ambas, es que los tumores suelen volverse resistentes al cabo de un tiempo. Las terapias suelen bloquear algún paso crucial en el proceso de multiplicación celular, pero las células tumorales consiguen evolucionar y adaptarse a esas terapias debido a que algunas de esas mutaciones consiguen sobrepasar ese punto de bloqueo y siguen multiplicándose. Se espera, con los nuevos datos, encontrar nuevas dianas o formas de bloquear precisamente esas mutaciones que generan las resistencias.

¿Cuál será el siguiente paso? Pues seguir con la secuenciación masiva, pero centrada en los tres tipos de tumores más importantes en cuanto a su incidencia en la población: el tumor de ovarios, el colorrectal y el adenocarcinoma de pulmón. Se espera que este nuevo esfuerzo será más barato y eficiente, sobre todo porque se ha mejorado mucho en el aspecto de la toma de muestras, y porque los avances en el terreno de la bioinformática permitirán el manejo de todos esos nuevos datos.

Bibliografía:

Heidi Ledford. End of Cancer-Genome Project Prompts Rethink of Research Strategy

http://www.nature.com/news/end-of-cancer-genome-project-prompts-rethink-1.16662

The Cancer Genome Atlas. http://cancergenome.nih.gov/