Medicina molecular personalizada contra el cáncer de riñón

Investigadores del Laboratorio de Nuevas Dianas Terapéuticas del CIMA y la Clínica Universidad de Navarra han identificado unos factores que predicen la respuesta al tratamiento del cáncer de riñón. Se trata del resultado de un trabajo publicado en la revista British Journal of Cancer.

En el ensayo clínico participaron pacientes con una evolución muy buena y pacientes con mala evolución tras recibir sunitinib, uno de los fármacos nuevos más eficaces para tratar el cáncer renal. Los investigadores analizaros sus muestras de sangre, antes y durante la terapia, mediante una novedosa técnica que permite valorar más de 170 moléculas del suero e identificar biomarcadores de respuesta al tratamiento. "Hemos descubierto que los pacientes con niveles bajos en sangre de TNF-alfa y MMP-9 (relacionados con la inflamación y vascularización de los tumores) responden mejor al tratamiento con sunitinib. En concreto, el tumor deja de crecer, lo que mejora las tasas de supervivencia", comentan los doctores Alfonso Calvo, investigador del área de Oncología del CIMA, y José Luis Pérez Gracia, del Departamento de Oncología de la Clínica Universidad de Navarra. 

En la actualidad existe un amplio arsenal terapéutico para el cáncer renal, pero ofrece distintos resultados en función del perfil de cada tumor. Por tanto, es necesario desarrollar herramientas que orienten el tratamiento más eficaz para cada paciente y que reduzcan toxicidad y costes innecesarios. Según el Dr. Pérez Gracia, "nuestro trabajo es muy novedoso pues hasta el momento se conocía muy poco sobre cómo predecir si estos fármacos de última generación van a ser efectivos en un determinado enfermo". A partir de ahora, los científicos van a poner en marcha nuevos ensayos para validar los resultados obtenidos.

En el estudio también han colaborado los departamentos de Bioquímica Clínica, Anatomía Patológica y el área de Ensayos Clínicos del Departamento de Oncología de la Clínica Universidad de Navarra, así como el Departamento de Bioinformática del CIMA.