La nueva herramienta facilitará a los médicos oncólogos la interpretación de datos genómicos que puedan servir como biomarcadores para seleccionar la terapia dirigida más adecuada para cada paciente. Este sistema clasificatorio quiere contribuir a resolver la necesidad actual de estandarizar la recogida e interpretación de datos genómicos relevantes para la práctica clínica.

Un estudio internacional establece un nuevo sistema de priorización de datos genómicos de pacientes de cáncer que clasifica las mutaciones según la evidencia científica disponible, facilitando el trabajo de los médicos oncólogos en la toma de decisiones. Este estudio, en el que han participado el Dr. Joaquín Mateo, del Grupo de Investigación Traslacional en Cáncer de Próstata, y el Dr. Rodrigo Dienstmann, del Grupo de Oncology Data Science (ODysSey) –ambos del Vall d´Hebron Instituto de Oncología (VHIO)– junto con representantes de diversas instituciones de Europa, Canadá y Estados Unidos, es el resultado de un extenso proyecto llevado a cabo por el Grupo de Trabajo en Investigación Traslacional y Medicina de Precisión de la Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO) y se publica hoy en Annals of Oncology.

La aplicación de herramientas como la genómica o la proteómica en la práctica clínica ha dejado de ser una meta futurista para convertirse en una realidad tangible. En el campo de la medicina de precisión del cáncer, las terapias basadas en el genoma de los tumores constituyen una estrategia prometedora para el manejo clínico de los pacientes.

El genoma de los pacientes de cáncer se estudia para hallar alteraciones moleculares que puedan tratarse con terapias dirigidas. De ahí surge la necesidad de estandarizar tanto la recogida de datos genómicos como su interpretación en la práctica clínica. "Imaginemos que en la secuencia del tumor de un paciente se hallan tres mutaciones que pueden ser importantes. El sistema de clasificación ESCAT (ESMO Scale of Clinical Actionability for molecular Targets) ayuda a los médicos a priorizar las mutaciones en función de su relevancia clínica, ordenándolas en un ranquin que va desde mutaciones con una evidencia clínica inequívoca hasta mutaciones de las que aún desconocemos su relevancia", explica el Dr. Mateo.

Se trata de la primera versión de la clasificación ESCAT. "Esta clasificación consiste en una escala con seis niveles de evidencia clínica distintos para las alteraciones moleculares del cáncer", sigue el Dr. Mateo. El nivel I de la escala lo configuran mutaciones de las que se dispone una amplia evidencia clínica y, por lo tanto, pueden ser implementadas en la toma de decisiones clínicas de manera rutinaria. El nivel II engloba aquellas mutaciones que definen una subpoblación de pacientes óptima para ser tratada con una terapia dirigida, pero que aún requieren de más datos clínicos para conseguir una visión integral de su valor clínico. El nivel III comprende mutaciones para las que existe evidencia clínica en otros tipos de tumores o de otras mutaciones similares. El nivel IV incluye mutaciones de las que solo se ha obtenido información a partir de modelos preclínicos. Las evidencias que apoyan las mutaciones del nivel V provienen de aproximaciones de cotratamiento. Finalmente, las dianas moleculares que conforman el último nivel no disponen de información clínica asociada, y por lo tanto aún no son válidas para ser implementadas en la práctica clínica.

Para confeccionar el sistema ESCAT, los autores han realizado una revisión sistemática de la evidencia científica con el objetivo de unificar el criterio de clasificación de las alteraciones genómicas y proponer una escala que permita estandarizar la elección del tratamiento más adecuado para cada paciente. "Con este trabajo intentamos facilitar la interpretación de los informes genómicos cuando estos llegan a manos del oncólogo, que no siempre tiene por qué ser un experto en genómica; el otro gran objetivo es facilitar la comunicación con nuestros pacientes, para que no reciban interpretaciones dispares si diferentes médicos les explican un mismo informe", argumenta el Dr. Mateo.

Hasta ahora, se habían propuesto sistemas de clasificación similares, pero ninguno había logrado un consenso completo ni albergaba la posibilidad de ser implementado de forma generalizada en la práctica clínica. La falta de consenso puede conducir a recomendar fármacos ineficientes para un determinado perfil genómico de paciente, así como a subestimar alteraciones genómicas con un valor clínico demostrado debido a la ausencia de una priorización clara de las mutaciones del cáncer.

La herramienta ESCAT ofrece un lenguaje común para todos los agentes clave de la medicina personalizada del cáncer y del desarrollo de fármacos. Además, el uso de ESCAT permitirá ajustar las expectativas tanto del médico como del paciente a la realidad clínica, ofreciendo así la mejor atención y cuidados a los pacientes de cáncer. Además, gracias a ESCAT se espera poder mejorar la comunicación entre el médico y los pacientes, con los beneficios que esto reporta.