Un estudio reciente ha desarrollado un método novedoso para analizar las variaciones genéticas en familias con una alta incidencia de cáncer de mama. Al examinar 1218 variantes genéticas en 12 familias, la investigación identificó 80 genes relacionados con un mayor riesgo de la enfermedad. También destacó el papel significativo, aunque anteriormente pasado por alto, de las vías peroxisomal y mitocondrial en la predisposición al cáncer de mama y la supervivencia de las pacientes.
El cáncer de mama es la neoplasia maligna más común entre las mujeres occidentales, y hasta el 10% de los casos se atribuyen a variantes genéticas. A pesar de esto, las raíces de muchos casos familiares permanecen inexploradas, en gran parte debido a la naturaleza compleja de los factores genéticos involucrados.
Para abordar esta brecha crítica, un estudio reciente dirigido por la profesora Dina Schneidman-Duhovny de la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Rachel y Selim Benin de la Universidad Hebrea de Jerusalem, proporciona nuevos conocimientos sobre los fundamentos genéticos del cáncer de mama familiar, especialmente prevalente en familias de ascendencia de Oriente Medio.
El estudio utiliza un método de análisis innovador diseñado para examinar las variaciones genéticas en familias con antecedentes de cáncer de mama. Este método combina el aprendizaje automático de vanguardia con el análisis detallado de las estructuras de las proteínas para investigar variantes genéticas raras.
A través del examen de 1218 variantes encontradas entre miembros de 12 familias, los investigadores identificaron 80 genes que podrían influir significativamente en el riesgo de cáncer de mama. Este descubrimiento incluye 70 genes previamente desconocidos que están relacionados con el cáncer de mama, lo que amplía significativamente nuestra comprensión del panorama genético de la enfermedad.
El cáncer de mama hereditario o familiar representa alrededor del 15% de todos los casos de cáncer de mama. Históricamente, las mutaciones en genes conocidos como BRCA1 y BRCA2 se han relacionado con un mayor riesgo de cáncer de mama y de ovario familiar. Sin embargo, solo representan entre el 30% y el 40% de los casos de cáncer de mama familiar. Esto deja un número sustancial de casos con orígenes genéticos desconocidos, particularmente en familias donde la enfermedad es evidente a través de las generaciones.
El estudio reveló el papel clave de ciertas vías celulares relacionadas con los peroxisomas y las mitocondrias en la predisposición de las personas al cáncer de mama y en la supervivencia de las pacientes. Se encontró que estas vías eran particularmente significativas en una amplia gama de grupos étnicos en siete de las familias estudiadas, lo que destaca la aplicabilidad e importancia más amplias de los hallazgos.
Los investigadores utilizaron la secuenciación del genoma completo y el análisis de IA para estudiar las variaciones genéticas en mujeres de familias de Oriente Medio. Este enfoque identificó cambios genéticos significativos, vinculando subgrupos de genes a vías celulares críticas que involucran peroxisomas, que juegan un papel clave en el metabolismo de las grasas.
“Nuestra investigación no solo arroja luz sobre los factores genéticos elusivos detrás del cáncer de mama familiar, sino que también anuncia la posibilidad de nuevas estrategias de tratamiento dirigidas que eventualmente podrían beneficiar a una gama más amplia de pacientes, particularmente a aquellos de grupos subrepresentados”.
Prof. Dina Schneidman-Duhovny
Estos descubrimientos abren posibles vías para las pruebas genéticas y el desarrollo de terapias dirigidas, lo que promete un impacto significativo en el manejo y tratamiento del cáncer de mama en diversas poblaciones. Además, los hallazgos pueden respaldar la creación de un panel de pruebas genéticas especializado para estos grupos de pacientes, mejorando la detección temprana y los planes de tratamiento personalizados a medida que avanza la investigación.
El artículo de investigación titulado “Discovering predisposing genes for hereditary breast cancer using deep learning”, ya está disponible en Briefings in Bioinformatics.
Investigadores:
Gal Passi1, Sari Lieberman2,3,4, Fouad Zahdeh2,3, Omer Murik2,3, Paul Renbaum2,3, Rachel Beeri2,3, Michal Linial5, Dalit May2,3,6, Ephrat Levy-Lahad2,3,4, Dina Schneidman-Duhovny1.
Instituciones:
1.- Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería, Universidad Hebrea de Jerusalem.
2- Instituto de Genética Médica de la Familia Fuld, Centro Médico Shaare Zedek.
3.- Autoridad de Investigación y Desarrollo de Eisenberg, Centro Médico Shaare Zedek.
4.- Facultad de Medicina, Universidad Hebrea de Jerusalem.
5.- Departamento de Química Biológica, Instituto de Ciencias de la Vida, Universidad Hebrea de Jerusalem.
6.- Servicios de Salud Clalit.
