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Análisis molecular del meningioma conduce a mejoras en pronóstico y terapia

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 17 Feb 2022

La integración de múltiples métodos de análisis molecular del meningioma, el tumor cerebral primario más común, podría transformar la atención del paciente al brindar un mejor pronóstico y revelar los tumores que requieren un tratamiento más agresivo. Más...

Un meningioma es un tumor primario del sistema nervioso central (SNC). Los meningiomas son el tipo más común de tumor cerebral primario y comienzan en el cerebro o la médula espinal. Sin embargo, los meningiomas de mayor grado son muy raros. Una quinta parte de los meningiomas clasificados como benignos por clasificación histopatológica se volverán malignos.

Durante la última década, la secuenciación de próxima generación (NGS) ha transformado nuestra comprensión de muchos tumores del sistema nervioso central (SNC), lo que ha llevado a un mejor diagnóstico y terapias dirigidas. Por ejemplo, los meduloblastomas ahora se clasifican por características moleculares, como la activación de la vía Sonic Hedgehog, lo que ha llevado al desarrollo de terapias racionales que actualmente se encuentran en ensayos clínicos.

Los neurólogos de la Facultad de Medicina Baylor (Houston, TX, EUA) y sus colegas, analizaron 365 meningiomas mediante la integración de múltiples métodos de análisis molecular que sugirieron fuertemente que hay tres grupos biológicamente distintos, uno de los cuales es confiablemente maligno. Histológicamente, 90 tumores eran de grado I de la OMS, 20 de grado II de la OMS y ninguno de grado III de la OMS (la gran mayoría de los tumores de grado III fueron recurrencias).

Los científicos utilizaron el Illumina 850K EPIC BeadChip (Illumina, San Diego, CA, EUA), para realizar un análisis de metilación del ADN en el ADN tumoral extraído. Las matrices se escanearon con Illumina iScan con la configuración Methylation NXT. Se realizó ARN-seq (WES) del exoma completo y estuvo disponible para 90 muestras. En 101 muestras, ARN-seq se había realizado utilizando la plataforma Illumina. El equipo obtuvo datos de ARN-seq para los nueve tumores restantes, lo que implicó enviar muestras de tumores junto con saliva para su procesamiento.

Los investigadores informaron que habían realizado perfiles imparciales de metilación de ADN, ARN-seq y citogenéticos en 110 meningiomas primarios (grado I y II de la OMS). Cada técnica diferenciaba los mismos tres grupos (dos benignos y uno maligno) que su clasificación molecular anterior; la integración de estos métodos en un clasificador mejoró aún más la exactitud. El modelado computacional reveló fuertes correlaciones entre la transcripción y los cambios citogenéticos, en particular la pérdida del cromosoma 1p, en tumores malignos.

Akash J. Patel, MD, neurocirujano y autor principal del estudio, dijo: “Realizamos un perfil de metilación del ADN de los tumores que ya habíamos analizado en nuestro estudio anterior para determinar si estas diferentes metodologías para clasificar tumores encontraban los mismos grupos biológicos. Descubrimos que, independientemente del método de análisis que usamos, la expresión génica o la metilación del ADN, siempre encontramos los mismos grupos moleculares”.

El profesor Patel agregó que su estudio y los de otros grupos en los últimos años han sentado las bases para una clasificación molecular de los meningiomas. Para otros tumores, gliomas y meduloblastomas, la clasificación molecular ha reemplazado a la clasificación histopatológica tradicional. Añadió que espera que en los próximos años también se convierta en estándar el uso de datos moleculares para clasificar los meningiomas.

Los autores concluyeron que al aplicar su clasificador a los datos de estudios previos también resolvieron ciertas anomalías que conlleva agrupar los tumores por grado de la OMS. Por lo tanto, una clasificación exacta aclarará la biología del meningioma y mejorará el diagnóstico y el pronóstico. El estudio fue publicado el 2 de febrero de 2022 en la revista Science Advances.

Enlaces relacionados:
Facultad de Medicina Baylor  
Illumina 


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