Un innovador sistema para predecir la progresión del cáncer ha sido desarrollado por un equipo internacional de científicos, entre los que se encuentra el mallorquín Martí Duran-Ferrer, liderado por el Clínic-IDIBAPS y el Instituto de Investigación del Cáncer de Londres. La investigación, recientemente publicada en la prestigiosa revista Nature, ha analizado meticulosamente la evolución tumoral en más de 2.000 pacientes con leucemias y linfomas, demostrando que conocer la historia evolutiva de un tumor permite anticipar con notable precisión su comportamiento clínico futuro.
El estudio se basa en un enfoque revolucionario que examina la metilación del ADN como si fuera la «caja negra» del cáncer, permitiendo reconstruir el origen y desarrollo de los tumores. El doctor Iñaki Martín-Subero, jefe del grupo de Epigenómica Biomédica del IDIBAPS y coordinador principal de la investigación, ha explicado que el trabajo ha consistido fundamentalmente en «repensar» datos existentes desde una perspectiva completamente nueva, lo que ha conducido al descubrimiento de un algoritmo innovador denominado EVOFLUX capaz de predecir el comportamiento futuro de las células cancerígenas.
Cómo funciona la 'caja negra' del cáncer
La investigación parte de un principio fundamental: el cáncer comienza su desarrollo mucho antes del diagnóstico, evolucionando silenciosamente durante un período considerable. Los científicos han descubierto que, al igual que una caja negra registra todos los datos de un vuelo, el epigenoma tumoral contiene información codificada sobre la trayectoria evolutiva completa del cáncer, especialmente en una marca epigenética específica denominada «metilación fluctuante».
Tradicionalmente, se ha entendido que la metilación del ADN funciona principalmente como un mecanismo regulador de la expresión génica, similar a un interruptor. Sin embargo, este estudio revela una función adicional crucial: la célula original que da origen al tumor imprime una huella única de metilación. Esta firma epigenética distintiva no solo permite identificar con precisión las células cancerígenas, sino también rastrear su evolución y diversificación a lo largo del tiempo.
«Esta información nos revela datos cruciales sobre el tipo de tumor, cuándo comenzó exactamente, a qué velocidad ha progresado y si ha experimentado cambios evolutivos significativos», ha señalado Martín-Subero, quien define este sistema como «la caja negra del cáncer» por su capacidad para reconstruir retrospectivamente la historia completa del desarrollo tumoral.
Colaboración internacional y metodología avanzada
Además del liderazgo de Martín-Subero, el estudio ha contado con la coordinación de Trevor Graham, director del Centro de Evolución y Cáncer del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres. Los primeros autores del trabajo son Calum Gabbut y Martí Duran-Ferrer, y en la investigación han participado científicos de cinco países: España, Reino Unido, Suecia, Suiza y Estados Unidos, sumando un total de 21 investigadores procedentes de 15 instituciones diferentes.
El análisis se ha centrado en muestras de pacientes con diversos tipos de cánceres linfoides, incluyendo leucemias pediátricas como la leucemia linfoblástica aguda, así como enfermedades que afectan principalmente a adultos, como la leucemia linfocítica crónica. Gracias al acceso a historiales clínicos anonimizados de estos pacientes, los investigadores han podido establecer correlaciones precisas entre la evolución tumoral y su grado de agresividad clínica.
Un aspecto particularmente innovador de la metodología empleada ha sido la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, específicamente la inferencia bayesiana. Aunque esta técnica no es nueva en sí misma, su aplicación en este contexto ha resultado fundamental para el desarrollo del modelo predictivo, permitiendo extraer patrones significativos de datos que anteriormente se consideraban simples «ruidos» estadísticos.
Aplicaciones clínicas y perspectivas futuras
Según ha explicado Martín-Subero durante la presentación del estudio, esta herramienta puede resultar clave para diferenciar casos que, aunque clínicamente similares en apariencia, presentan trayectorias evolutivas muy distintas. Por ejemplo, dos pacientes con el mismo tipo de cáncer podrían tener pronósticos radicalmente diferentes si uno de ellos presenta una evolución tumoral más acelerada, lo que indicaría un comportamiento potencialmente más agresivo.
En el caso específico de la leucemia linfocítica crónica, un tipo de cáncer que no siempre requiere tratamiento inmediato tras el diagnóstico, este nuevo test podría permitir predecir con años de antelación cuándo será necesario iniciar una intervención terapéutica, optimizando así la toma de decisiones clínicas y personalizando los tratamientos según la trayectoria evolutiva específica de cada tumor.
Tanto Martín-Subero como Duran-Ferrer han subrayado que uno de los aspectos más fascinantes de esta investigación ha sido su capacidad para reinterpretar datos que previamente se consideraban carentes de valor informativo. Este enfoque ilustra la importancia de replantear continuamente los paradigmas establecidos en la investigación científica y resalta el valor de la colaboración interdisciplinar entre expertos de diferentes campos.
Metilación del ADN: la clave para descifrar el pasado y futuro del cáncer
La metilación del ADN constituye uno de los mecanismos epigenéticos más estudiados y consiste en la adición de grupos metilo a las citosinas del ADN, principalmente en contextos donde una citosina va seguida de una guanina (sitios CpG). Este proceso modifica la estructura del ADN sin alterar la secuencia de nucleótidos, regulando así la expresión génica mediante el control del acceso de la maquinaria de transcripción a determinadas regiones del genoma.
Lo que el estudio ha revelado de forma novedosa es que, además de su función reguladora conocida, los patrones de metilación también funcionan como un registro histórico de la evolución celular. Cuando una célula normal se transforma en cancerosa, los cambios en la metilación que experimenta quedan «grabados» en su epigenoma, creando un rastro detallado que permite reconstruir su linaje y trayectoria evolutiva mediante modelos matemáticos avanzados capaces de interpretar estos patrones con notable precisión.
Del laboratorio a la práctica clínica
Aunque la transición desde una publicación científica hasta su aplicación clínica suele requerir un proceso prolongado, los investigadores ya están trabajando activamente para acelerar este camino. El equipo se encuentra actualmente en contacto con diversas empresas biotecnológicas interesadas en desarrollar el test y adaptarlo para su implementación en entornos asistenciales reales.
«Nuestra intención es que esta investigación no se quede simplemente en una publicación académica de alto impacto, sino que llegue a beneficiar directamente a los pacientes», ha afirmado Martín-Subero, reflejando el compromiso del equipo con la traslación de sus hallazgos científicos a aplicaciones clínicas concretas.
Aunque la investigación inicial se ha centrado específicamente en muestras de sangre de pacientes con leucemias y linfomas —elegidas por su fácil accesibilidad— los científicos consideran que este enfoque metodológico podría potencialmente aplicarse a todo tipo de cánceres, incluyendo tumores sólidos, tras realizar las adaptaciones necesarias para cada tipo específico de neoplasia.
¿Qué ventajas ofrece el algoritmo EVOFLUX frente a otros métodos diagnósticos?
El algoritmo EVOFLUX desarrollado en esta investigación presenta ventajas significativas respecto a los métodos convencionales de evaluación pronóstica en cáncer. Mientras que los sistemas actuales se basan principalmente en características observables del tumor en el momento del diagnóstico (como marcadores moleculares o características histológicas), EVOFLUX añade una dimensión temporal completamente nueva, permitiendo reconstruir la historia evolutiva completa del tumor y proyectar su comportamiento futuro basándose en su trayectoria pasada.
Esta capacidad de «mirar hacia atrás» para predecir el futuro representa un cambio de paradigma en la oncología de precisión, ya que permite estratificar a los pacientes no solo según las características presentes de su enfermedad, sino también según la dinámica evolutiva que ha seguido hasta el momento del diagnóstico, lo que parece ser un predictor más fiable del comportamiento clínico futuro.
El estudio ha contado con el respaldo financiero de importantes instituciones como la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC), Cancer Research UK, la Fundación La Caixa, el Consejo Europeo de Investigación y los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU., y se ha realizado en el marco del Clínic Barcelona Comprehensive Cancer Center, una iniciativa impulsada conjuntamente por el Hospital Clínic, el IDIBAPS y la Universitat de Barcelona para promover la investigación oncológica de excelencia.