Un estudio de la Universidad de Alabama en Birmingham (Estados Unidos) ha analizado los niveles de proteínas en 2.002 tumores primarios de 14 tipos de cáncer basados en tejidos ha identificado 11 subtipos moleculares distintos.
El cáncer es una enfermedad compleja y su inicio, progresión y metástasis, la propagación a órganos distantes, implica cambios moleculares dinámicos en cada tipo de cáncer. Los pacientes de cáncer muestran variaciones aparte de algunos de los eventos genómicos comunes.
Anteriormente, el equipo realizó análisis de transcripciones de ARN para determinar qué vías utilizan las innumerables formas de cáncer para ayudar al crecimiento, la propagación y la agresividad. Con este reciente estudio, el equipo realizó e incorporó un análisis proteómico a gran escala, cuyos resultados se han publicado en la revista científica Nature Communications.
Un proteoma es el complemento de las proteínas expresadas en una célula o tejido, y estas pueden medirse cuantitativamente gracias a los recientes avances tecnológicos en espectrometría de masas. En las células, el ADN produce ARNm y el ARNm produce proteínas, procesos conocidos como el dogma central de la biología molecular. Las proteínas son los principales elementos funcionales de las células, cruciales en el metabolismo, la estructura, el crecimiento, la señalización y el movimiento celulares.
Los tipos de cáncer representados en el conjunto de datos proteómicos incluyen los cánceres de mama, colorrectal, gástrico, glioblastoma, de cabeza y cuello, de hígado, adenocarcinoma de pulmón, escamoso de pulmón, de ovario, de páncreas, cerebral pediátrico, de próstata, de riñón y de útero.
El número de tumores de cada tipo de cáncer en el estudio osciló entre 76 y 230, con una media de 143. Curiosamente, los subtipos proteómicos pancancerígenos encontrados en el estudio son transversales a los linajes tumorales.
Los investigadores descubrieron que la expresión proteica de los genes en los tumores estaba ampliamente correlacionada con los niveles de ARNm o las alteraciones del número de copias correspondientes. Sin embargo, hubo algunas excepciones notables
El conjunto de datos proteómicos del compendio procedía de 17 estudios individuales. Para la mayoría de estos tumores se disponía de los correspondientes datos multiómicos, incluidos los niveles de ARNm, las pequeñas mutaciones e inserciones/deleciones somáticas del ADN y las alteraciones del número de copias del ADN.
En general, los investigadores descubrieron que la expresión proteica de los genes en los tumores estaba ampliamente correlacionada con los niveles de ARNm o las alteraciones del número de copias correspondientes. Sin embargo, hubo algunas excepciones notables.
Identificaron 11 subtipos distintos de cánceres basados en el proteoma (denominados s1 a s11) que pueden aportar información sobre las vías y procesos desregulados en los tumores que los hacen cancerosos. Cada subtipo abarcaba múltiples tipos de cáncer basados en tejidos, aunque el subtipo s11 era específico de los tumores cerebrales, abarcando los glioblastomas y los tumores cerebrales pediátricos.
Cada subtipo expresaba categorías genéticas específicas, algunas de ellas ya vistas en un estudio proteómico anterior menos exhaustivo. Tres subtipos mostraron nuevas categorías de genes: el subtipo s7 con genes de "guía de axones" y "unión a frizzled", el subtipo s10 con genes de "reparación del ADN" y "organización de la cromatina", y el subtipo s11 con genes de "sinapsis", "dendritas" y "axones".
A nivel del ADN, el estudio detalló las diferencias entre los subtipos basados en el proteoma en cuanto a las alteraciones generales del número de copias de los genes, y las mutaciones somáticas en los subtipos asociados a una mayor actividad de las vías, según los datos del proteoma o del transcriptoma.
"Los resultados de nuestro estudio proporcionan un marco para entender el panorama molecular de los cánceres a nivel del proteoma para integrar y comparar los datos con otros correlatos moleculares de los cánceres. Los conjuntos de datos asociados y las asociaciones a nivel de genes representan un recurso para la comunidad investigadora, incluso para ayudar a identificar genes candidatos para estudios funcionales y seguir desarrollando candidatos como marcadores de diagnóstico o dianas terapéuticas para subconjuntos específicos de cánceres", explica uno de los líderes de la investigación, Sooryanarayana Varambally.