Identificación de regiones cromosómicas asociadas con inestabilidad cromosómica en tumores primarios de células no pequeñas de pacientes con cáncer pulmonar.

En el año 2018, el cáncer de pulmón (CP) representó cerca del 11.6% de casos nuevos entre todos los tipos de cáncer con un 18.4% de todas las muertes producidas por cáncer. En Colombia, para este mismo año, de acuerdo con el Observatorio Global de Cáncer, se presentaron 5856 nuevos casos con un 11.4% (5236) de muertes [1], siendo el consumo de tabaco considerado el principal factor de riesgo para el desarrollo de esta enfermedad [2,3,4]. El cáncer de pulmón se clasifica en dos grandes categorías: el Cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) y el cáncer de pulmón de células pequeñas (SCLC). NSCLC es el más frecuente a nivel mundial y se divide, en adenocarcinoma (ADC), carcinoma escamocelular (SCC) y carcinoma de células grandes, con incidencias de 50%, 30-40%, y 10-20% respectivamente [5,6]. El adenocarcinoma de pulmón (ADC) es el subtipo histológico más frecuente del NSCLC, asociado principalmente a individuos no fumadores, este subtipo es de difícil clasificación debido a la alta heterogeneidad en su histopatología, clasificación molecular, clínica, radiológica y quirúrgica [7] [8,9][10]. La elevada heterogeneidad del ADC lo posiciona como uno de los tipos de cáncer con una de las más altas cargas mutacionales respecto a otros subtipos tumorales, las alteraciones más frecuentes asociadas a esta patología se encuentran en los genes: KRAS (32%), EGFR (11%), BRAF (7%), HER2 (1.7%), MET (4.2%) y fusiones génicas como las de los genes ROS1 (1.7%), ALK (1.3%) y RET (0.9%) [11]. Entre las alteraciones que afectan a genes como EGFR o HER2 se encuentran las variaciones en el número de copias (CNVs) que involucran pérdidas y ganancias de material genético las cuales cumplen un rol importante en el desarrollo y progresión del tumor ya que pueden tener la capacidad de modular la expresión de oncogenes y genes supresores de tumores [11,12]. La alta complejidad que caracteriza al ADC ha suscitado un alto interés en investigación para mejorar la compresión del comportamiento y evolución de este subtipo histológico e identificar biomarcadores para el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de la enfermedad. A pesar de esta intensa investigación y del desarrollo de drogas como el gefitinib un inhibidor tirosina quinasa de EGFR, muy pocos pacientes son considerados candidatos para el tratamiento con este tipo de terapia dirigida debido al bajo porcentaje de pacientes con alteraciones en genes blanco terapéuticos, y aquellos pacientes seleccionados pueden desarrollar resistencia al tratamiento como consecuencia de diferentes mecanismos que se activan en respuesta a las presiones selectivas ejercidas sobre el tumor [13]. En este sentido las alteraciones genómicas como las variaciones en el número de copias (CNVs) son un componente importante, ya que, una alta proporción del genoma, cerca del 12%, se encuentra sujeto a estas variaciones en población sana en general [14]. En cáncer, estas alteraciones del genoma pueden afectar la regulación de la expresión génica de manera positiva o negativa alterando proporcionalmente los niveles de transcritos de los genes ubicados en las regiones afectadas, como se ha observado con genes como ERBB2 (17q12), MDM2(12q15), EGFR(7p11), KRAS (12p12), CDKN2A (9p21) o PTEN (10q23). No obstante, a pesar de que la detección de estos marcadores ha permitido mejorar el abordaje en el tratamiento y el pronóstico de la enfermedad, aún hay hasta un 50% de los tumores en los que no son detectados o no son completamente informativos y se cree que otros biomarcadores aún no conocidos u otros enfoques diagnósticos pueden tener un papel crítico [12,15,16,17,18,19]. Las alteraciones cromosómicas han sido foco de interés, ya que, durante la evolución del tumor, en células sometidas a condiciones de elevado estrés extra e intracelular, el surgimiento temprano de reordenamientos en el material genético puede favorecer clones más aptos para la supervivencia tumoral. Estos cambios cromosómicos producto de la inestabilidad cromosómica (INC) inherente al estrés metabólico de la célula tumoral [20], pueden favorecer la adquisición de rasgos distintivos que promueven la proliferación y evolución del tumor [21]. Los análisis bioinformáticos de datos multimodales que integran datos genómicos y de expresión proporcionan una herramienta que permite una aproximación de la asociación entre las alteraciones genómicas y la variación de la expresión génica para mejorar la subtipificación de los tumores e identificación de biomarcadores de utilidad clínica [22], sin embargo, la validación biológica de estas aproximaciones permite obtener datos consistentes, confirmar hallazgos de otros estudios y generar nuevos datos a partir de poblaciones como la colombiana que contribuyan a aumentar el conocimiento en la patogénesis y progresión del adenocarcinoma de pulmón mediante la identificación de alteraciones con significado biológico que puedan ser consideradas biomarcadoras para mejorar el diagnóstico, las estrategias terapéuticas y el pronóstico de la enfermedad. Al día de hoy no se ha logrado una compresión completa de los mecanismos involucrados en la tumorogénesis y progresión del ADC ya que es un tumor en el que se ha observado una alta carga mutacional y alteraciones en el número de copias que difieren entre individuos dependiendo si son fumadores o no fumadores, su origen ancestral distinto y del sexo [23]. De acuerdo con Chitale et al. [24] los análisis integrados de datos genómicos son una herramienta poderosa para identificar genes driver dentro de regiones recurrentes afectadas por variación en el número de copias permitiendo trazar vías involucradas en la oncogénesis de cánceres epiteliales como el cáncer de pulmón. Basado en lo anterior, el ADC continúa representado un reto para su diagnóstico, tratamiento y pronóstico, por esta razón, el análisis integrado de alteraciones en el número de copias y su efecto sobre la expresión génica en muestras de ADC puede permitir determinar la concordancia entre las variantes CNVs identificadas y variación en la expresión génica [25,26]. Desde el año 2014 el Hospital Universitario San Ignacio, el Centro Javeriano de Oncología y el Instituto de Genética Humana de la Pontificia Universidad Javeriana, constituyeron el grupo de trabajo interdisciplinario: “Unidad Funcional de Cáncer de Pulmón y Tumores torácicos”. Desde la conformación de este grupo interdisciplinario surgió la necesidad de establecer líneas de investigación dirigidas hacia la búsqueda de nuevos biomarcadores de diagnóstico y pronóstico de la enfermedad. Consecuentemente, desde el año 2015 nuestro grupo de investigación ha ejecutado cuatro proyectos de investigación en el área que han permitido adquirir experiencia en cultivo celular y caracterización molecular de células tumorales, analizar algunos mecanismos epigenéticos de regulación transcripcional de genes relacionados con el inicio y evolución de esta patología e identificar potenciales biomarcadores mediante el uso de análisis de transcriptómica mediante herramientas bioinformáticas. Debido al interés de nuestro grupo de indagar de manera integral sobre todos los aspectos biológicos del CP y a la necesidad de conocimiento desde el nivel cromosómico, como parte fundamental de la adquisición del fenotipo tumoral se realizó un estudio preliminar como trabajo grado de pregrado en análisis citogenético de muestras tumorales de pacientes con diagnóstico de Cáncer de pulmón [27]. Este estudio demostró la presencia de alteraciones cromosómicas clonales y no clonales además de una elevada tasa de roturas como evidencia de la inestabilidad del genoma en estos tumores. En la siguiente propuesta de investigación se plantea profundizar en la búsqueda de regiones cromosómicas que puedan ser determinantes en el cambio de la expresión génica de aquellos genes contenidos en estas regiones, permitiéndonos plantear nuestra pregunta de investigación ¿Cuáles son las regiones cromosómicas con variación en el número de copias (CNVs) asociadas a sobre o infra-expresión génica en la patogénesis del adenocarcinoma de pulmón? La resolución de esta pregunta de investigación se llevará a cabo mediante dos estrategias: una estrategia in vitro y otra in silico. La estrategia in vitro consiste en la realización de análisis de CNVs y genes diferencialmente expresados, mediante las técnicas de SNPs array y RNA-seq a partir de muestras de tejido tumoral de pacientes colombianos con diagnóstico de adenocarcinoma de pulmón. De otra parte, la estrategia in silico consiste en la realización de análisis bioinformáticos de CNVs y transcriptómicos de datos provenientes de repositorios especializados. Los análisis in silico han demostrado ser útiles en la identificación de firmas moleculares en diferentes tumores entre estos el adenocarcinoma de pulmón. Sin embargo, presenta varios retos al integrar datos de diferentes fuentes que puedan no ser consistentes y reproducibles para la identificación de alteraciones o genes asociados a una patología[17]. La aproximación in silico - in vitro, planteada como estrategia en este proyecto y la cual es poco común, permitirá, en primer lugar, mejorar el análisis de las posibles alteraciones halladas a partir de datos consistentes provenientes de una única fuente (paciente) permitiéndonos identificar posibles nuevas regiones cromosómicas críticas cuya alteración puede afectar la expresión de los genes contenidas en estas. Además, de forma inherente también permitirá obtener los primeros perfiles de CNVs y expresión de población colombiana, puesto que, como se mencionó anteriormente, se ha observado que la ancestría (background genético de las poblaciones) puede tener un efecto sobre las alteraciones genómicas. De esta manera podremos tener un acercamiento del comportamiento del adenocarcinoma de pulmón en estadios avanzados en población Colombiana. table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabla normal"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;}