La expresión de la estromalisina-3 por las células inflamatorias del estroma tumoral se ha revelado como un factor estadísticamente muy potente para predecir el riesgo de desarrollo de metástasis en pacientes con cáncer de mama, al permitir identificar un 85% de casos.
Esta es una de las principales conclusiones de un estudio llevado a cabo por investigadores de la Fundación Hospital de Jove, en Gijón, y de la Universidad de Oviedo, que acaba de ser publicado en la revista Histopathology, de la División Británica de la Academia Internacional de Patología.
En el estudio han sido incluidas 246 mujeres operadas de cáncer de mama entre 1991 y 2012, y que se sometieron a seguimiento clínico. Del mismo se ha podido deducir que la expresión de la estromalisina-3 por las células inflamatorias del estroma ha sido el factor estadísticamente más potente para predecir el riesgo de desarrollo de metástasis, permitiendo identificar a un 84,6% de mujeres del grupo que desarrollaron metástasis tras someterse a una cirugía aparentemente curativa.
Estos resultados pueden tener una relevante trascendencia clínica, según explica Francisco Vizoso, responsable de la Unidad de Investigación de Jove y uno de los autores del estudio, “ya que podrían reducir la incertidumbre sobre el desarrollo de metástasis de las pacientes tras someterse a cirugía y ser más precisos y selectivos a la hora de decidir sobre el tratamiento sistémico, con quimioterapia y/o hormonoterapia y/o nuevos tratamientos biológicos”.
Invasión de células tumorales
La estromalisina-3 es una metaloproteasa que actúa destruyendo la matriz extracelular de los tejidos, lo que favorecer la invasión por parte de las células tumorales. Su función está muy ligada a la morfogénesis y el favorecimiento del desarrollo embrionario. En caso de tumor actúa favoreciendo la progresión del mismo.
Este estudio vuelve a corroborar el importante papel de las células del estroma en la evolución del cáncer. “En los tumores se produce una especie de sociología celular y estamos viendo que la expresión por los fibroblastos y por las células inflamatorias del estroma que envuelve al tumor tiene un papel tan importante como el tumor en sí mismo. Las señales y la interacción entre las células del estoma y las del tumor es un factor clave” ha indicado Vizoso.
“Hemos puesto el foco sobre las células del tumor pero estamos viendo que el terreno en el que se asientas éstas, es decir, el estroma es clave para que el tumor germine o no. Es como sembrar una semilla en un terreno que está abonado o que no lo está. En función de uno u otro va a prosperar o no”, ha explicado este especialista.
Una cuestión importante a tener en cuenta es que la determinación de la estromalisina-3 se realiza con técnicas de inmunohistoquímica “de un modo sencillo y con tecnología disponible en cualquier laboratorio de Anatomía Patológica”
En el trabajo han colaborado también Noemi Eiró, Sandra Cid, Berta Fernández, Maria Fraile, Rosario Sánchez, Alejandro Andicoechea, y Luis O. González, todos ellos del Hospital de Jove, y, y por parte del Grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático de la Universidad de Oviedo, dirigido por Juan Luis Fernández-Martínez, catedrático de Matemáticas de la Universidad, han participado también Ana Cernea, Enrique J. de Andrés Galiana y Zulima Fernández-Muñiz.
Inteligencia artificial y datos masivos como predictores
Los equipos de Francisco Vizoso y de Juan Luis Fernández tienen en marcha también una colaboración para aplicar la inteligencia artificial y la explotación masiva de datos a la predicción del riesgo de metástasis en pacientes con cáncer de mama. “Queremos integrar todo el conocimiento sobre la expresión de proteínas del estroma con técnicas de modelado matemático y de inteligencia artificial para afinar aún más en el pronóstico de esta enfermedad”, ha indicado Vizoso.
Para ello han iniciado un proyecto de desarrollo de tecnología sanitaria que aparece ya en la lista preeliminar de proyectos que serán cofinanciados por el Instituto de Salud Carlos III. “Se trata de dar el paso a la clínica y de reducir el porcentaje de pacientes que reciben tratamiento para disminuir el riesgo de metástasis porque seamos capaces de predecir con una técnica eficaz y sensible que no van a desarrollar tumores secundarios”.
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