La investigación, realizada por la
Universidad de Oviedo en colaboración con Harvard y Instituto
Nacional de Salud de Washington, permite identificar los genes cuyo
funcionamiento anómalo provoca el síndrome
C. J. / Oviedo 26.09.2017 | 13:08
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Descubren las bases genéticas de la fatiga crónica
en enfermos de cáncer de próstata sometidos a
radioterapia
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Científicos internacionales, con
participación del Grupo de Problemas Inversos, Optimización y
Aprendizaje Automático de la Universidad de Oviedo, han descubierto
las bases genéticas de la fatiga crónica en enfermos de cáncer de
próstata sometidos a radioterapia. Los investigadores han logrado
detectar los genes que no tienen un nivel de expresión o de
regulación óptimo, y que por tanto provocan disfunciones
relacionadas con la actividad neuronal, inmunológica, mitocondrial,
muscular o metabólica.
Con este avance se demuestra que hay
unas bases genéticas para la fatiga crónica. Es decir, existen una
serie de genes involucrados que, si estuvieran bien regulados o se
pudiesen regular mediante medicamentos, posiblemente se lograría la
desaparición del síndrome. "Una vez que se conoce la causa del
problema, se abre el camino para actuar", afirma el profesor
Juan Luis Fernández-Martínez, director del Grupo.
El estudio reveló la presencia de
genes de reparación del ADN y de ciertos genes relacionados con la
sensibilidad a la radiación. Otros genes están relacionados
directamente con el cáncer de próstata y explicarían una
sensibilidad variable a la radioterapia, según el paciente.
El trabajo, desarrollado en
colaboración con Sepher Hashemi de la Harvard Medical School, el Dr.
Leorey Saligan del National Institute of Health en Washington, y del
Dr. Stephen T. Sonis, investigador del Dana-Farber Cancer Institute
de la Universidad de Harvard, acaba de ser publicado en la revista
Journal of Pain and Sympton Management.
Aunque las conclusiones deberían ser
confirmadas mediante otro tipo de modelos clínicos, este trabajo
abre la puerta al estudio de las bases genéticas implicadas en la
fatiga crónica y su conexión con distintos tipos de cáncer y
también con algunas enfermedades neurológicas. El profesor Juan
Luis Fernández afirma que "los modelos matemáticos son
necesarios para entender las funciones de genes que están
deficientemente estudiados, así como sus interacciones. Los genes
trabajan en equipo. Si somos capaces de descubrir dichas sinergias,
estaremos mucho más cerca de la cura de dichas enfermedades".
Fernández asegura que para ello "se hace preciso simplificar la
complejidad, haciendo que el big data sea pequeño. De hecho,
nosotros siempre hablamos de Little Big data".
El síndrome de fatiga crónica es una
enfermedad aún no del todo conocida y compleja que se caracteriza
por la fatiga persistente y la presencia de dificultades cognitivas,
y que puede venir acompañada de episodios de fiebre, dolor muscular
y en las articulaciones, dificultades de concentración y pérdida de
la memoria reciente o desorientación espacial, etc.
En 2014, el equipo dirigido por Juan
Luis Fernández, profesor de la Universidad de Oviedo, diseñó un
algoritmo capaz de pronosticar la fatiga crónica en pacientes con
cáncer de próstata sometidos a radioterapia, analizando sus datos
de expresión génica antes de recibir dicho tratamiento. Dicho
algoritmo permitió conocer de antemano qué grado de fatiga crónica
podría padecer el paciente, lo cual permite a los médicos poder
personalizar en mayor medida los tratamientos y mejorar la calidad de
vida de los enfermos. "Este nuevo trabajo es fruto de aquel
primer análisis tres años más tarde. Nunca nos rendimos, pero todo
lleva su tiempo", afirma el científico asturiano.
Actualmente el grupo de Problemas
Inversos de la Universidad de Oviedo impulsa el proyecto
"Finisterrae", que versa sobre el estudio de las
enfermedades raras, neurodegenerativas, y diferentes tipos de cáncer
a partir de datos genéticos, con el objetivo de encontrar nuevas
dianas terapéuticas, la búsqueda de tratamientos huérfanos y el
reposicionamiento de fármacos. También se trata de valorizar el
dato hospitalario para el diseño de sistemas de ayuda a la decisión.
Se espera que resultados sobre la Fibromialgia, el Alzheimer, el
Parkinson, la Esclerosis Múltiple, la Miositis por cuerpos a
inclusión, la Sarcopenia o el cáncer de mama triplemente negativo,
aparezcan próximamente.
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