Un nuevo estudio sugiere que los médicos pueden mejorar las tasas de curación cambiando la terapia antes de que los tumores tengan la oportunidad de recuperarse. En lugar de esperar a que el cáncer regrese después del tratamiento inicial, los investigadores sugieren cambiar a otra terapia mientras el tumor se reduce.
La estrategia está diseñada para abordar uno de los mayores obstáculos en la atención del cáncer: la resistencia a los medicamentos.
¿Por qué el cáncer suele reaparecer?
El Dr. Robert Noble, profesor titular de Matemáticas, CT, St George’s, Universidad de Londres, dirigió la investigación.
“Aunque los tumores inicialmente pueden reducirse con la terapia”, explica, “en muchos casos eventualmente vuelven a crecer. Estos nuevos crecimientos surgen de una pequeña cantidad de células cancerosas que han adquirido mutaciones que las hacen resistentes al tratamiento”.
La mutación es un cambio en las instrucciones genéticas de una célula. A medida que las células cancerosas se dividen, ocurren ciertos eventos. Si uno de estos cambios permite que la célula sobreviva a un fármaco que mata otras células tumorales, esa célula resistente puede seguir multiplicándose. Con el tiempo, su descendencia puede repoblar el tumor.
Según la práctica clínica estándar, los médicos a menudo continúan usando un tratamiento hasta que las pruebas muestran que el cáncer ha comenzado a crecer nuevamente. Luego pueden cambiar a otros medicamentos o terapias.
El problema es que esperar una recaída visible da a las células cancerosas supervivientes más tiempo para proliferar. Cuando los médicos introducen un segundo tratamiento, es posible que algunas células ya porten mutaciones que las protejan también de esa terapia.
Cambiar los tratamientos antes de que fallen
La teoría evolutiva apunta a un enfoque diferente.
En lugar de esperar hasta que el primer tratamiento deje de funcionar, los médicos pueden cambiar a una segunda terapia mientras el tumor aún responde. Los investigadores describen esto como una estrategia de “patearlo con prudencia”.
El concepto podría ser particularmente útil para el cáncer, donde los médicos ya saben que incluso los tratamientos iniciales más eficaces a menudo fracasan debido a la resistencia.
Cambiar el tratamiento temprano puede dificultar que un grupo resistente de células cancerosas tome el control. Cada nueva terapia planteará un desafío diferente al tumor, lo que potencialmente limitará su capacidad de adaptación.
Como explicó el Dr. Noble en un podcast sobre la investigación, “Los enfoques evolutivos han tenido mucho éxito en otros contextos, como en la lucha contra la resistencia a los antibióticos o en la predicción de qué vacunas deberíamos usar durante una temporada de gripe en particular. Hay muchas razones para suponer que enfoques similares deberían funcionar en los tumores”.
La resistencia a los antibióticos se desarrolla mediante un proceso evolutivo similar. Las bacterias que sobreviven a un fármaco pueden reproducirse y transmitir su resistencia a generaciones futuras. Los científicos también rastrean la evolución de los virus de la influenza para ayudar a determinar qué cepas deberían ser objetivo de las vacunas estacionales.
Los investigadores creen que el tratamiento del cáncer podría beneficiarse del mismo tipo de pensamiento evolutivo.
Los modelos matemáticos rastrean la evolución de los tumores
Para investigar la idea, el Dr. Noble y sus colegas adaptaron herramientas matemáticas comúnmente utilizadas para estudiar cómo las plantas y los animales evolucionan bajo factores estresantes ambientales como el cambio climático.
En este caso, cada tratamiento contra el cáncer actúa como un factor de estrés ambiental. Mata las células debilitadas y permite que sobrevivan las células con mutaciones de resistencia beneficiosas. Los modelos matemáticos pueden ayudar a los investigadores a predecir cómo los diferentes programas de tratamiento podrían afectar a las células cancerosas y a qué velocidad se multiplican.
Los hallazgos del equipo sugieren que cambiar los tratamientos antes de que el tumor comience a crecer nuevamente puede generalmente funcionar mejor que los estándares de atención actuales.
Sin embargo, los resultados todavía se basan en modelos matemáticos, por lo que la técnica requerirá más pruebas en experimentos de laboratorio y ensayos clínicos con pacientes.
Ya se están llevando a cabo tres pequeños ensayos clínicos en cáncer de tejidos blandos, cáncer de próstata y cáncer de mama. Se están desarrollando ensayos adicionales.
Múltiples terapias pueden apuntar a tumores más grandes
Los modelos indican que dos tratamientos pueden no ser suficientes en muchos casos.
“Nuestros modelos predicen que este nuevo enfoque superará el estándar de atención habitual”, explicó el Dr. Nobel. “Una secuencia de dos tratamientos, incluso en el mejor de los casos, probablemente sólo tendrá éxito en tumores relativamente pequeños. Pero tenemos motivos para esperar que cambiar entre tres o más tratamientos siguiendo el mismo principio pueda erradicar tumores más grandes”.
El uso de tres o más terapias puede someter a las células cancerosas a una serie de tensiones cambiantes, lo que dificulta que el tumor cree una población capaz de resistir cada tratamiento.
Esto no significa que el método funcionará para todos los pacientes o todos los cánceres. Las opciones de tratamiento seguirán dependiendo del tipo de tumor, su tamaño, las terapias disponibles y la salud general del paciente. Los investigadores deben determinar el momento más seguro y eficaz para cada cambio.
Aún así, la investigación sugiere una posible forma de repensar la terapia contra el cáncer. En lugar de responder sólo después de que el tratamiento haya fracasado, los médicos pueden predecir una eventual resistencia y actuar antes de que el tumor recupere fuerza.
El artículo de investigación completo ha sido publicado en la revista Genética.
El Dr. Noble realizó la investigación con un equipo internacional de biólogos matemáticos. El proyecto surgió del trabajo de último año de Srishti Patil, estudiante de posgrado en el Instituto Indio de Educación e Investigación Científica de Pune, que pasó varios meses en City St George’s, Universidad de Londres, bajo la supervisión del Dr. Noble.
Arman Ahmed, estudiante universitario de la Universidad Johns Hopkins y socio a largo plazo del Dr. Nobel de la Universidad Paris Dauphin-PSL. También se incluyó a Yannick Viosat.
