Redefinición molecular del adenocarcinoma de intestino delgado para acelerar la atención precisa al paciente (SBAMOL)

El adenocarcinoma de intestino delgado (SBA), un cáncer huérfano, tiene un diagnóstico anual de 12.070 en Estados Unidos y 100 en Dinamarca. A pesar de su rareza, el tratamiento de los pacientes debe priorizar la atención basada en la evidencia, pero los ensayos grandes no son factibles, lo que genera escasez de datos y una atención subóptima. Como resultado, la SBA se trata como el cáncer colorrectal, pero su pronóstico es peor, lo que indica que este enfoque paralelo es insuficiente. La comprensión del panorama molecular de la SBA es limitada en comparación con los cánceres prevalentes. Los escasos estudios de perfiles mutacionales sugieren que la SBA es una enfermedad heterogénea donde los subconjuntos se parecen a otros cánceres gastrointestinales. Esto subraya el potencial de los tratamientos personalizados, incluidas las terapias dirigidas y las inmunoterapias. La caracterización molecular integral, utilizando las características del ADN, el ARN y los receptores de células T, puede proporcionar una dirección estratégica muy necesaria para la atención de los pacientes y futuros ensayos. Aprovechando esto, los investigadores proponen una caracterización molecular integral con el objetivo de desarrollar subtipos moleculares de consenso que puedan dirigir futuros ensayos y estrategias terapéuticas de la SBA.

Los investigadores plantean la hipótesis de que un enfoque de consenso de perfiles moleculares puede identificar subgrupos de SBA con características moleculares, celulares e histológicas distintas, que se beneficiarán de estrategias de tratamiento personalizadas que utilizan quimioterapia, terapia dirigida e inmunoterapia.

Para explorar esta hipótesis, los investigadores: (WP1) realizarán una caracterización molecular e inmunológica de tejidos tumorales de pacientes con SBA (n = 200) para establecer subtipos moleculares consensuados de SBA y definir sus atributos biológicos; (WP2) determinará vías terapéuticas adaptadas a cada subtipo y diseñará un algoritmo molecular para categorizar prospectivamente tumores individuales en tiempo real, sentando las bases para un tratamiento impulsado molecularmente.