Identifican una nueva estrategia terapéutica para el cáncer de mama triple negativo

Archivo - Imagen de una mamografía para detectar cáncer de mama
Archivo - Imagen de una mamografía para detectar cáncer de mama - GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / OKSANA KRASYUK
Publicado: viernes, 11 octubre 2024 7:10

MADRID 11 Oct. (EUROPA PRESS) -

El cáncer de mama triple negativo (TNBC, por sus siglas en inglés) sigue siendo el tipo de cáncer de mama más agresivo y mortal, pero nuevos hallazgos de los investigadores del cáncer del Brigham and Women's Hospital (Estados Unidos), miembro fundador del sistema de atención médica Mass General Brigham, están señalando el camino hacia estrategias terapéuticas que podrían probarse en ensayos clínicos en el futuro.

Utilizando muestras derivadas de pacientes en el trabajo preclínico, los investigadores descubrieron que al combinar dos agentes terapéuticos podrían impulsar a las células TNBC a un estado más tratable. Los hallazgos se publican en 'Nature'.

"Al combinarse, estos agentes terapéuticos pueden secuestrar las señales que se producen de forma natural en el cuerpo para eliminar las células mamarias después del cese de la lactancia y matar así estas células cancerosas agresivas", detalla la autora principal , la doctora Karen Cichowski, de la División de Genética del Brigham and Women's Hospital (BWH). "Nuestros resultados brindan un respaldo convincente para el desarrollo de ensayos clínicos para probar si la combinación de estos agentes podría beneficiar a los pacientes con cáncer de mama triple negativo".

En concreto, los investigadores descubrieron que, combinando dos tipos de agentes, conocidos como inhibidores de EZH2 y AKT, podían inducir a las células TNBC a diferenciarse. Una vez que las células se diferencian, estos agentes matan las células tumorales desencadenando un proceso similar a la involución, que normalmente ocurre cuando el tejido mamario vuelve a un estado no lactante después de que la madre deja de producir leche materna.

Los investigadores también utilizaron el aprendizaje automático para predecir las respuestas de los pacientes, otro paso que podría ayudar a preparar el terreno para los ensayos clínicos en pacientes. En estudios futuros, los investigadores están interesados en explorar si combinaciones de medicamentos similares pueden ser efectivas en otros tipos de tumores.

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