Polimorfismos de nucleótido único de ADN como predictores de toxicidad

La mayoría de las pacientes con cáncer de ovario se tratan con una combinación de quimioterapia basada en platino y taxanos. Si bien las tasas de respuesta inicial son altas (> 90 %), algunos pacientes experimentan eventos adversos graves que pueden conducir a la interrupción de la terapia. Sin embargo, tanto GOG como el prospecto de paclitaxel incluyen pautas de tratamiento que implican un régimen de dosis reducido si se encuentran AA [1, 2]. La validación clínica de las diferencias genéticas en estos genes como biomarcadores de EA graves permitiría al médico tratante modificar la dosificación, aumentando así el tiempo que un paciente podría permanecer con el fármaco y disminuyendo los efectos secundarios y la morbilidad innecesaria.

Otra utilidad clínica de estas diferencias genéticas en la atención de pacientes con cáncer de ovario es la identificación de qué pacientes pueden no beneficiarse de la quimioterapia intraperitoneal (IP) o la quimioterapia de dosis densa. Si bien se ha demostrado que la quimioterapia IP mejora el resultado del paciente, los efectos secundarios son mucho más frecuentes y graves debido a la alta dosis [3]. Hacer pruebas a los pacientes antes del tratamiento para detectar genotipos predictivos puede influir en la decisión de un médico de renunciar a la quimioterapia IP en favor de la administración intravenosa estándar. La quimioterapia de dosis densa ha demostrado mejoras en los resultados, pero también algunos aumentos en los efectos secundarios [4, 5]. En ambos regímenes de terapia, la capacidad de estratificar a los pacientes en función de los riesgos de toxicidad asociados con el tratamiento puede conducir a un mayor beneficio de la terapia IP o de dosis densa mientras se minimizan los efectos secundarios y los costos de atención médica asociados.

Estudios previos en cáncer de ovario han demostrado que la expresión de las proteínas ERCC1, GST y p53 pueden afectar la respuesta a las terapias basadas en platino en pacientes con cáncer de ovario [6-13]. Cuando se evaluaron los SNP en los genes que codifican estas proteínas, se hizo una correlación con los EA en respuesta a las terapias basadas en platino [14, 15]. Las mutaciones que afectaron la actividad de ERCC1 se asociaron con nefrotoxicidad. Las mutaciones en los miembros de la familia GST se asociaron con neutropenia (GSTA1), neuropatía (GSTM3 y GSTP1) o anemia y trombocitopenia (GSTM3). Las mutaciones en p53 se asociaron con neutropenia. En estos estudios, también se encontró que las mutaciones en XPD y XRCC1 predicen neutropenia (tanto XPD como XRCC1) y anemia (solo XPD). Más recientemente, un estudio realizado por el Grupo Escocés de Ensayos Clínicos Ginecológicos identificó SNP en BCL2, Fecha de la versión actual: 01/04/15 Fecha de la versión anterior: N/A, Versión inicial Página 6 de 23 OPRM1 SOX10 y TRPV1 que se asociaron con neurotoxicidad [dieciséis]. Es necesario evaluar tanto el valor individual como el combinado de estos biomarcadores.

La revisión de estudios realizados en otros tipos de tumores ha identificado SNP asociados con toxicidades que también pueden ser aplicables en el cáncer de ovario. En el cáncer de mama, los SNP de los genes CYP2C8, CYP17A1 y ABCG1 se han asociado con un mayor riesgo de neuropatía periférica de grado 2+ en pacientes tratados con terapias basadas en taxanos. [17, 18]. También se ha informado previamente que un SNP diferente en CYP17A1 (rs619824) está asociado con la neuropatía inducida por bortezomib en pacientes con mieloma múltiple, lo que podría respaldar el papel de esta proteína en el inicio de la neuropatía [19]. Dado que estos SNP son diferencias de línea germinal, hay razones para creer que también pueden ser biomarcadores valiosos en el cáncer de ovario. En el mieloma múltiple, se ha sugerido que la identificación y el control más estrecho de los pacientes con riesgo de neuropatía podrían ser beneficiosos [20]. Se podría usar una estrategia similar con pacientes con cáncer de ovario para reducir las toxicidades graves que resultan en la suspensión de un fármaco eficaz.

La detección de estos polimorfismos por QPCR ha sido confirmada por secuenciación directa de líneas celulares y tejido tumoral. El protocolo ha sido probado en nuestro laboratorio de investigación y ha sido validado en nuestro laboratorio regulado por CLIA tanto para muestras incluidas en parafina fijadas con formalina como para sangre. En resumen, el ADN se purifica en una columna giratoria, se cuantifica y se mezcla con un ensayo SNP específico y Master Mix (Life Technologies). Los resultados se analizaron en el software Life Technologies TaqMan Genotyper versión 1.3 para determinar el genotipo. Los SNP se detectaron en muestras de sangre recolectadas de pacientes con cáncer de ovario y muestras de cáncer de ovario FFPE con frecuencias similares a las informadas en los documentos mencionados anteriormente. Se detectaron SNP de otros tipos de tumores en las mismas muestras de sangre de pacientes con cáncer de ovario o muestras de cáncer de ovario FFPE, así como en muestras de sangre y FFPE de pacientes con cáncer de endometrio.