Un nuevo enfoque, basado en un método estadístico, podría permitir a los médicos dar predicciones más precisas de supervivencia a pacientes con cáncer gracias al análisis de los datos de secuenciación de su ARN.

Científicos de la Universidad de California en Los Ángeles han publicado en “Nature Communications” los resultados de un estudio en el que se describe y prueba un método para estimar con mayor exactitud la esperanza de vida de los pacientes diagnosticados de cáncer. Consiste en secuenciar los diversos ARN mensajeros generados por un mismo gen y establecer las diferentes proporciones entre ellos.

Las isoformas génicas son secuencias alternativas derivadas de un mismo gen y que resultan en la producción de ARN o proteínas con ligeras diferencias a los nominales. El método desarrollado se basa en un algoritmo estadístico denominado SURVIV (Survival analysis of mRNA Isoform Variation) y utiliza un conjunto de 200 genes en el cual han sido identificados algunos que se asocian a diferente esperanza de supervivencia.

En 6 tipos de tumores diferentes aislados de más de 2600 pacientes de la base de datos del Centro Oncológico de los Institutos Nacionales de la Salud, la predicción basada en isoformas de ARN mostró ser consistentemente más exacta que la basada en genes. En contraste a la creencia habitual, se observa que la proporción de las isoformas proporciona una firma molecular más robusta de los pacientes con cáncer que la totalidad de los genes.

Los responsables del estudio indican que es la primera vez que se demuestra que la relación entre isoformas es un indicador más consistente que el convencional a la hora de determinar la firma molecular de un tumor. La fiabilidad del método se atribuye a que algunos genes tumorales expresan dos isoformas con funciones opuestas, como por ejemplo promover o inhibir la formación de metástasis, respectivamente.