Científicos de la Universidad de Yale, Estados Unidos, exploran una “huella digital” en las células asociadas con el cáncer y el envejecimiento para comprender mejor si los investigadores pueden predecir quién está en riesgo antes de que se desarrolle el cáncer. Para casi todas las enfermedades, la edad es un factor de riesgo importante, y el cáncer no es una excepción. Entre las edades de 25 y 65 años, el riesgo de una persona de desarrollar cáncer se dispara en un 4,000 por ciento.
Los científicos sabían que había un vínculo entre el envejecimiento y el cáncer, pero tenían poca comprensión de las características clave del envejecimiento que pueden traducirse en riesgo de enfermedad. La metilación del ADN (DNAm) es un proceso biológico a través del cual la molécula de ADN sufre alteraciones de los productos químicos que se le unen.
Investigaciones anteriores han observado cambios en el ADNm celular que son comunes tanto al envejecimiento como al riesgo de cáncer. Ahora, un equipo dirigido por Yale ha desarrollado modelos celulares que aíslan una señal de ADN o una huella dactilar relacionada con el envejecimiento y el cáncer, llamadas CellDRIFT, para comprender mejor cómo impulsa la enfermedad.
A través del análisis de muestras de tejido clínico, encontraron que CellDRIFT se intensifica en tejidos envejecidos, tejidos cancerosos e incluso tejidos normales muestreados de pacientes con cáncer. Los hallazgos proporcionan una imagen más clara de los pasos progresivos no percibidos que ocurren dentro de las células que eventualmente conducen al cáncer, y podrían allanar el camino para una detección más temprana de la enfermedad. El equipo publicó sus hallazgos en Science Advances.
“Dencubrimos que podíamos cuantificar la edad como algo más que un número”, dice Christopher Minteer, PhD, primer autor del estudio. Un estudio de 2015 publicado en Science examinó la relación entre el riesgo de cáncer y el tipo de tejido canceroso.
En particular, los autores buscaban ver si las mayores incidencias de cáncer podían explicarse por las tasas de división de células madre. “Estaban interesados en la idea de que cuanto más tiempo vivamos, más años tenemos para acumular posibles “eventos de mala suerte” que podrían conducir a un resultado a lo largo del tiempo”, dice Minteer.
Estos eventos de mala suerte, las mutaciones aleatorias que impulsan el riesgo de cáncer, son difíciles de predecir o prevenir. Esta ideología se hizo conocida en el mundo de la patología como la “hipótesis de la mala suerte”.
Sin embargo, el equipo de Yale que hizo el nuevo estudio creía que el riesgo de cáncer de un individuo implica factores que van más allá de la simple mala suerte. Se interesaron en buscar influencias ambientales medibles que podrían contribuir al cáncer y ayudar a los investigadores a hacer predicciones mejor informadas sobre el riesgo de cáncer.
El equipo utilizó tejidos clínicos para estudiar la relación entre CellDRIFT y los resultados del cáncer. A través del análisis de los tejidos de la tiroides, la mama, el pulmón, el páncreas y el colon, descubrieron que los tejidos cancerosos mostraban un aumento de CellDRIFT en comparación con los tejidos de control sanos.
Luego, utilizando datos de una cohorte de cáncer de mama, también descubrieron una relación significativa entre la señal y la supervivencia, correlacionando CellDRIFT con peores resultados de salud y ayudando potencialmente a los investigadores a predecir lo agresivo que es un cáncer en particular.
Además, los investigadores hicieron biopsias de tejido sano en pacientes con cáncer de mama a aproximadamente tres centímetros de distancia del tumor. Curiosamente, incluso en el tejido sano, encontraron un aumento de CellDRIFT en comparación con el tejido de control de pacientes sanos. “Esto nos da alguna esperanza de que tal vez podríamos analizar algún nivel de riesgo antes de la enfermedad”, dice Minteer.
Finalmente, el equipo recopiló 29 tipos de tejido de cuatro donantes de pacientes post mortem para comprender mejor las variaciones en CellDRIFT a través de las muestras. Encontraron correlaciones significativas entre CellDRIFT, la incidencia de cáncer y las tasas de división de células madre. “Pudimos añadir contexto al estudio de 2015 que propuso que los diferentes tipos de tejidos tienen diferentes riesgos de cáncer”, dice Minteer. “Pudimos demostrar que hay más riesgo de cáncer que la variación aleatoria de las mutaciones de células madre”. N
