“Así, las personas con alto riesgo de desarrollar toxicidad podrían experimentar mejor respuesta con una radioterapia más localizada, o con tratamientos
que no incluyan radiación, como la cirugía o la quimioterapia, mientras que para la mayoría de los pacientes, que presentan bajo riesgo de toxicidad, podrían establecerse protocolos con mayores dosis de radiación, con la intención de mejorar las tasas de curación
sin aumentar la toxicidad”, aseguran los autores. Además, el conocimiento derivado de esta publicación permitirá desarrollar nuevas estrategias de intervención farmacológica frente a los efectos perjudiciales de la radiación.
La revista NATURE GENETICS, una de las de mayor impacto científico a nivel mundial, ha publicado en su último número los resultados de un estudio internacional
dirigido por los doctores españoles Ana Vega Gliemmo, de la Fundación Medicina Xenómica e investigadora del IDIS de Santiago de Compostela, y Antonio Gómez Caamaño, jefe del Servicio de Oncología Radioterápica del Hospital Clínico Universitario de Santiago
de Compostela.
Este estudio ha identificado una región en el cromosoma 2 que está asociada con la toxicidad experimentada por los pacientes con cáncer de próstata que
son tratados con radioterapia. Esta región incluye el gen TANC1, que no se había vinculado previamente al desarrollo efectos perjudiciales. Así, según los autores del estudio, “un paciente portador de la variante de ADN identificada tiene aproximadamente seis
veces más riesgo de desarrollar toxicidad que uno que no lo es”.
Este gen está implicado en la reparación de las células musculares dañadas, lo que sugiere que el mecanismo biológico por el que se asocia con la toxicidad
a la radiación se deba a su potencial papel en la regeneración del daño radioinducido en el tejido muscular.
Según los autores, “este descubrimiento constituye uno de los primeros pasos en la creación de modelos de predicción basados en el perfil genético del
paciente, que podrán ser utilizados para personalizar su tratamiento radioterápico, optimizando el control tumoral y minimizando el desarrollo de toxicidad”. Estos modelos de predicción, explican, permitirán estratificar a los pacientes de acuerdo a su potencial
de riesgo y así establecer quienes podrán ser tratados con un protocolo específico adaptado a su perfil de riesgo.
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