El secuenciamiento masivo del genoma de mielomas múltiples en 38 pacientes ha revelado nuevos genes, mutaciones y vías implicados en diversos procesos de la patogénesis de este tipo tumoral: procesamiento del ARN, síntesis de proteínas, metilación de histonas y coagulación sanguínea. Los genes DIS3 y FAM46C son importantes en la estabildidad del ARN, mientras que las mutaciones en BRAF por primera vez han sido descritas en un pequeño número de casos con mieloma. Lea el resumen en Nature.
El Catálogo de Mutaciones Somáticas en el Cáncer (en inglés, Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer, COSMIC) es un recurso de acceso libre desarrollado por el Instituto Sanger. La versión 52 acaba de ser lanzada y tiene entre sus novedades la incorporación de cuatro nuevos genes, 16 nuevos pares de fusión y del proyecto Genomics of Drug Sensitivity in Cancer. En este último se ha incluido la acción del fármaco PLX4720 sobre el crecimiento de las células que portan la mutación BRAF.
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El congreso X-Gen, efectuado en marzo en la ciudad de San Diego, constituyó un importante foro de debate acerca de las aplicaciones reales y futuras de las tecnologías de secuenciamiento en la práctica clínica. El diagnóstico oncológico y las decisiones acerca de los esquemas de tratamiento en el cáncer recibieron el consenso como la utilidad más inmediata, lo que podría extenderse a la resistencia antirretroviral en la infección por el VIH y otras infecciones. Para la predicción de riesgo y el diagnóstico de las enfermedades complejas, sin embargo, las expectativas son más discretas.
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Investigadores españoles han publicado el primer estudio que demuestra la capacidad de los programas computacionales comúnmente utilizados para estudiar el acoplamiento entre proteínas para predecir la estructura de complejos macromoleculares. Los autores utilizan programas que normalmente se emplean para predecir la estructura de complejos de proteínas que ya se sabe que interactúan, para detectar en grandes colecciones de estructuras de proteínas los posibles componentes de complejos macromoleculares. Tales resultados abren nuevas posibilidades para el modelado de los complejos de proteínas como paso previo a la interpretación de las mutaciones relacionadas con el cáncer. Puede leer el trabajo en Molecular Systems Biology.
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Las variaciones en el número de copias (Copy Number Variants, CNV) son una reconocida fuente de diferencias interindividuales en el genoma humano y están implicados en un grupo creciente de enfermedades. CNV-WebStore es una plataforma en línea para el procesamiento y la interpretación de los datos de microarreglos en un contexto clínico, que posibilita la visualización de los datos, priorización de genes, búsquedas automatizadas en PubMed y anotación. Los autores consideran que puede ser útil tanto para investigadores en el laboratorio como en la práctica clínica diaria, según explican en BMC Bioinformatics.
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A partir de un método tipo Support Vector Machine (SVM) se construyó un modelo que mejora el diagnóstico preoperatorio de metástasis linfáticas en el cáncer de estómago. El estudio retrospectivo de imágenes tomográficas de 175 pacientes, 134 de ellos con metástasis, junto al empleo de varios indicadores como la invasividad, tipo tumoral, diámetro máximo, número de ganglios tomados y otros, y el entrenamiento con técnicas de aprendizaje automático, arrojó que el modelo SVM tuvo una sensibilidad del 88.5% y una especificidad de 78.5%, con resultados significativamente mejores que los radiólogos. El trabajo es publicado en BMC Cancer.
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Los perfiles de expresión de genes en el cáncer de mama, al ser combinados con variables clínicas, pueden mejorar las predicciones sobre la evolución y respuesta de las pacientes. Por medio de una colección de 323 módulos de expresión génica y elementos clínicos se identificaron modelos pronósticos para la supervivencia libre de recaídas a los siete años. La adición de otras variables, como el número de copias y el estado de las mutaciones, podrían incrementar la utilidad de tales modelos, en opinión de los autores del artículo en BMC Medical Genomics.
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La integración de los resultados de los proyectos de secuenciación genómica, la asignación de estructuras y funciones a los genes y sus productos, así como la información clínica detallada relacionada con los pacientes o sujetos investigados son un requisito imprescindible para el avance de la medicina personalizada y “ómica“. Científicos de la Universidad de Medicina Dental de Tokio, Japón, han desarrollado una plataforma para integrar información relacionada con manifestaciones clínicas, imágenes médicas (tomografías, ultrasonidos, rayos X), resultados de laboratorio clínico y de anatomía patológica y sobre estilos de vida de los pacientes, junto a datos de perfiles de expresión génica e hibridación genómica comparativa. En la actualidad la base de datos contiene 140 casos de carcinoma hepatocelular, de acuerdo con lo reportado en BMC Genomics.
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El proyecto sobre genómica de la sensibilidad medicamentosa en el cáncer busca una mejor comprensión de los genes implicados los procesos de malignización y de los aspectos genéticos que pueden predecir la respuesta de un paciente al tratamiento. Los fármacos son evaluados en líneas celulares caracterizadas de cáncer humano y los resultados pueden ser descargados para su análisis. Los últimos datos liberados corresponden a los medicamentos Docetaxel, Gefitinib, CI-1040, BIBW 2992 y PLX4720. Puede acceder a los datos publicados en el sitio de Genomics of Drug Sensitivity in Cancer.
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La región promotora del gen ERR-gamma (del inglés estrogen-related receptor gamma) contiene entre cinco y 21 copias de la secuencia AAAG. Un reciente estudio ha revelado que las pacientes que tienen más de 13 copias tienen un riesgo tres veces mayor de desarrollar cáncer de mama. El estudio, que muestra el papel cada vez mejor conocido de la mayoritaria porción del genoma que no codifica para proteínas, también encontró que las variaciones del número de esta secuencia no afectan la traducción pero puede influir en la cantidad de proteína producida. Lea el artículo completo en Breast Cancer Research and Treatment.
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