Los tumores cerebrales dependen, a menudo, de las células de los vasos sanguíneos, también conocidas como células endoteliales vasculares, para impulsar su crecimiento. Dichos vasos sanguíneos tumorales no solo suministran oxígeno y nutrientes, sino que también producen moléculas que ayudan al tumor a sobrevivir.

Comprender cómo funcionan estas interacciones es clave para encontrar nuevos tratamientos y detener la progresión del glioblastoma, un tipo de cáncer cerebral agresivo y, en ocasiones, hasta letal. Este ha sido, precisamente, el objetivo de un nuevo estudio de científicos del  Centro Oncológico Integral Jonsson en la Universidad de California Los Ángeles (UCLA Health) (EEUU) que contribuye a explicar por qué el glioblastoma se vuelve resistente al tratamiento e introduce un nuevo enfoque que allana el camino para estrategias de tratamiento más personalizadas. "El estudio explora un nuevo enfoque que va más allá del mapa genético del tumor, en el que combinamos datos genéticos con pruebas funcionales para mostrar cómo las células cancerosas vivas responden a los tratamientos. Ello nos da una imagen mucho más clara de qué tratamientos funcionarán y por qué", explicó el Dr. David Nathanson,  autor principal del estudio y profesor de farmacología molecular y médica en la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA.

El enfoque, detallado en 'Nature Communications', combina el perfil genético, que analiza la composición genética de un tumor, con el perfil funcional, que observa cómo se comportan las células cancerosas en respuesta a los tratamientos. Esta estrategia combinada ayuda a predecir cómo va a responder el glioblastoma a los tratamientos e identifica nuevas formas de atacar y tratar los tumores de manera más efectiva.

El equipo de investigación analizó la integración de los perfiles funcionales junto con los datos genómicos para  examinar la resistencia del glioblastoma a la apoptosis . Para ello, utilizaron una técnica especial denominada perfil BH3 para comprender cómo funciona este sistema en muestras tumorales de pacientes. Al utilizar este método, los científicos pudieron medir las respuestas de las células cancerosas a  tratamientos que tienen la misión de desencadenar la muerte celular en tiempo real.

A través de este análisis, el equipo observó que las terapias estándar como la radiación o la quimioterapia pueden cambiar el funcionamiento de la maquinaria de autodestrucción del tumor, pero este efecto depende de características genéticas específicas, como un gen p53 funcional.

Estrategia combinada

A partir de los conocimientos adquiridos en esta prueba, los investigadores crearon una herramienta de aprendizaje automático llamada GAVA, que combina datos genéticos y funcionales para ayudar a predecir cómo podría responder un tumor de glioblastoma a una combinación de tratamientos específica. En modelos preclínicos, GAVA ayudó a predecir qué tumores responderían mejor a una combinación de tratamientos oncológicos estándar y medicamentos que bloquean determinadas proteínas. Descubrieron que dirigirse a la proteína BCL-XL, que desempeña un papel importante para ayudar a las células cancerosas a evitar la muerte, podría mejorar la eficacia de los tratamientos en ciertos casos. Asimismo, los investigadores probaron un nuevo fármaco experimental llamado ABBV-155, un conjugado anticuerpo-fármaco diseñado para atacar al BCL-XL en los tumores sin afectar a las células sanas.

"Hemos podido comprobar que la combinación de terapias estándar con ABBV-155 ha inducido con éxito la reducción del tamaño del tumor, algo que rara vez observamos en modelos de glioblastoma clínicamente relevantes", afirmó el Dr. Nathanson. "Tenemos la esperanza de que este enfoque abra el camino a una nueva terapia para pacientes con esta devastadora enfermedad".

Estos hallazgos, agregó el Dr. Timothy Cloughesy, profesor distinguido de neurooncología en la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA y coautor del estudio, "abren un camino claro hacia el desarrollo de terapias específicas para cada paciente que podrían mejorar significativamente los resultados de los pacientes diagnosticados con glioblastoma".