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El modelo nuevo podía predecir el tiempo de espera personalizado para la progresión en cáncer colorrectal

Fondo: Un modelo evolutivo que utilizaba muestras de sangre seriales de pacientes con el cáncer colorrectal avanzado tratado con terapias antis-EGFR en una juicio de la fase II podía predecir el tiempo de espera personalizado para la progresión.

Gorrón en el cual el estudio fue publicado: Descubrimiento del cáncer, un gorrón de la asociación americana para la investigación de cáncer

Autores: Andrea Co-mayor Sottoriva autores, doctorado, MSc, persona de Chris Rokos en la evolución y cáncer y líder de personas en el instituto de la investigación de cáncer, Londres y Nicola Valeria, Doctor en Medicina, doctorado, líder de personas en biología y genómica gastrointestinales del cáncer en el instituto de la investigación de cáncer, Londres, y oncólogo médico del consultor en la confianza real del asiento de Marsden NHS

Antecedentes: “Combinando el muestreo longitudinal frecuente de la DNA sin células con el modelado matemático de la evolución del tumor, podíamos hacer predicciones estadísticas de los pacientes que estaban a riesgo de progresión,” dijimos a Sottoriva. “Podríamos también determinar cuando un cáncer iba a volverse, sobre una base del paciente-por-paciente. Éste es la primera vez que el pronóstico cuantitativo de esta clase se ha utilizado con éxito en cáncer.”

Mientras que los clínicos utilizan a menudo las biopsias del tumor para el cáncer genotyping, muchos tumores tienen heterogeneidad del intratumor que pueda impulsar resistencia del tratamiento; por lo tanto, las biopsias múltiples en el tiempo y el espacio son necesarias entender mejor cómo los tumores se desarrollan para resistir terapia, Valeria explicada.

Las biopsias líquidas son no invasores, permitiendo la colección de DNA de circulación del tumor en muchos puntos del tiempo sin riesgo adicional al paciente. Además, el análisis de la DNA de circulación del tumor puede capturar la heterogeneidad intratumoral mejor que un pequeño pedazo del tumor, dijo a Valeria.

Mientras que mucha investigación se ha centrado en la utilidad clínica de la DNA sin células (cfDNA) para la supervisión de la enfermedad, el uso de biopsias líquidas como herramienta profética en el cálculo de tiempo a la progresión de la enfermedad no se ha investigado a conciencia, Sottoriva observó.

Cómo el estudio conducto y resulta: Los investigadores analizaban los resultados de la juicio de PROSPECT-C que evaluó biomarkers de la reacción y de la resistencia a las terapias antis-EGFR en pacientes con el salvaje-tipo cáncer colorrectal metastático de RAS. Las biopsias del tumor fueron tomadas de pacientes en los puntos predefinidos del tiempo del tratamiento previo (línea de fondo) y del poste-tratamiento (progresión de la enfermedad), y en la reacción parcial en alguno. Además, los pacientes ofrecieron muestras del plasma cada cuatro semanas hasta la progresión de la enfermedad.

Aunque el tumor estándar genotyping categorizó a pacientes como teniendo cáncer colorrectal metastático con el salvaje-tipo RAS, el análisis del cfDNA de la línea de fondo reveló que muchos de los tumores de estos pacientes tenían aberraciones en las proteínas de RAS, que pueden explicar porqué eran resistentes al cetuximab, un inhibidor de EGFR, Valeria conocida. Además, la secuencia ultra-profunda de los núcleos de la biopsia del tumor de la línea de fondo reveló las mutaciones de RAS, más futuras destacando las limitaciones de los métodos estándar para el tumor genotyping, él agregó.

Valeria y los colegas generaron los modelos matemáticos que utilizaron el cfDNA y niveles carcinoembrionarios (CEA) del antígeno del plasma de los pacientes individuales para predecir tiempo a la progresión. Los resultados fueron validados usando mediciones de RECIST de datos radiológicos de la proyección de imagen.

El modelo matemático que utilizaba mediciones del CEA fue aplicado a seis pacientes para predecir tiempo a la progresión clínica. De estas predicciones, tres estaban dentro del 10 por ciento de tiempo de la progresión según lo medido por RECIST.

Notablemente, las predicciones generadas con el alto perfilado del cfDNA de la sensibilidad permitieron la predicción del tiempo de la progresión varias semanas por adelantado, comparada con los modelos que utilizaban mediciones del CEA.

Con la información almacenada del cfDNA, los investigadores podrían generar los modelos múltiples basados en el incremento previsto de los subclones individuales impulsados por diversas mutaciones. La exactitud de los modelos que utilizan el cfDNA confía en la identificación de los subclones dominantes en pacientes con los mecanismos policlonales de la resistencia, Valeria dijo.

Los comentarios del autor: La “integración de las tecnologías nuevas de la supervisión tiene gusto del cfDNA, conjuntamente con el modelado matemático del pronóstico del tumor, puede ofrecer la oportunidad de actuar temprano, parar terapia, o cambiar el tratamiento para tirante un paso delante de la enfermedad,” dijo a Valeria. “Nuestro método permite una predicción más exacta así como una supervisión perfeccionada de la reacción a la terapia.”

Limitaciones del estudio: Las limitaciones del estudio incluyen un pequeño tamaño de muestra, además de centrarse en aberraciones del camino de RAS en los modelos matemáticos, como otros determinantes genéticos y no genéticos resistencia de la causa probable y progresión de la enfermedad, Sottoriva conocido. Este modelo necesitará ser validado anticipado en las juicios futuras, él agregó.