Investigadores suecos han publicado un Atlas de la patología humana en el que analizan todos los genes de los principales cánceres y muestran la consecuencia de los niveles de proteínas que corresponden a la supervivencia global del paciente.
«Este estudio difiere de investigaciones anteriores de cáncer, ya que no se centra en las mutaciones en los cánceres, sino en los efectos descendentes de estas mutaciones en todas las proteínas. Muestra la influencia de los niveles de expresión génica que demuestran el poder de los ‘grandes datos’ para cambiar la forma en que se realiza la investigación médica y la ventaja de las políticas de acceso abierto en la ciencia en las que los investigadores comparten datos entre sí para permitir la integración de grandes cantidades de datos de diferentes fuentes,» comenta Mathias Uhlen, profesor y director del Consorcio Atlas de Proteínas Humanas.
La diferencia en los patrones de expresión de los cánceres individuales observados en dicho atlas, refuerzan la necesidad de un tratamiento personalizado del cáncer basado en lo que actualmente se denomina MEDICINA de PRECISIÓN.
El atlas publicado en Science está disponible a través de una base de datos interactiva de acceso abierto en donde se analizan los 17 tipos principales de cáncer de 8.000 pacientes. Asimismo se ha introducido un nuevo concepto en el que se muestran los datos de supervivencia de los mismos y se incluyen más de 400.000 parcelas en donde se describen la consecuencia de los niveles de ARN y de proteínas en la supervivencia clínica así como millones de imágenes generadas por el consorcio Atlas de proteínas humanas.
En el artículo de investigación se informan de varios hallazgos importantes que están relacionados con la biología y el tratamiento del así como los patrones de expresión génica de los tumores individuales que varían considerablemente en los diferentes cánceres. Mediante estos datos, se podrá analizar todo el genoma de pacientes individuales y la consecuencia de sus perfiles de expresión para la supervivencia clínica.
Asimismo se encontrado que una supervivencia más corta de los pacientes se asocia con la regulación de los genes implicados en la mitosis y el crecimiento celular así como la regulación a la baja de los genes implicados en la diferenciación celular. Los datos han permitido a los investigadores generar modelos metabólicos personalizados a escala genómica para que pacientes con cáncer puedan ser identificados los genes clave implicados en el crecimiento tumoral.
