Renovando el enfoque clínico: RNA-seq contra el cáncer de mama

ISSN 2660-9134 | Febrero 2021 | Volumen 7 | Artículo 6
Actualmente, el cáncer de mama es una enfermedad muy prevalente. Por ello, la ciencia está aunando esfuerzos con el fin de conseguir un diagnóstico temprano y preciso que salve la vida del paciente. Es una enfermedad muy heterogénea, y aunque pueda definirse en una categoría tan grande como “cáncer de mama”, dentro de esta hay distintos tipos, y dentro de cada tipo cada paciente es molecular y genéticamente único. En este sentido, es muy importante tipificar molecularmente el tipo de cáncer para una correcta toma de decisiones clínicas. Por ello, se establecen clasificaciones, para concretar lo máximo posible el tipo de cáncer, y utilizar así un tratamiento lo más específico que pueda asegurar, en la medida de lo posible, la recuperación del enfermo.

Debido a esta heterogeneidad, se utilizan, entre otras, técnicas para analizar los perfiles de expresión transcriptómica de las células tumorales, y así establecer los subtipo clínicos correspondiente. Es decir, se evalúa en qué medida se está expresando cada gen del genoma del paciente, concretamente en las células malignas, para así poder clasificar el tipo de tumor.

Para desarrollar estos estudios, existen dos técnicas ampliamente extendidas: los microarrays y la RNA-seq (Figura 1). La primera de ellas es la que predomina en el entorno clínico dada la baja complejidad que presenta, y la rapidez en la obtención de los resultados: solo estudia una serie de genes concretos y conocidos.

Dra. Masmudi y el Dr. Khan
Figura 1: comparativa entre las técnicas de análisis de expresión transcriptómica, microarray (izquierda) y RNA-seq (derecha). (iconos procedentes de la web)
No obstante, la RNA-seq, aun siendo más compleja por estudiar todo el transcriptoma de la célula al completo mediante secuenciación, ofrece claras ventajas (flip ojo y negro). Por ejemplo, la obtención de la cuantificación de variantes de expresión génica que no se conocieran previamente, ya sea por splicing alternativo o por fusiones entre genes. Por ello, sería conveniente que la RNA-seq sustituya a los microarrays en clínica, para así obtener una información más precisa y más completa del tumor del paciente, e incluso seguir aportando información nueva en esta lucha contra el cáncer. En el flip rojo y negro ,para la cuantificación de la expresión de genes, presentamos una comparación de las características más generales de ambos tipos de técnicas.

Microarray

- Baja sensibilidad

- Únicamente se estudian transcritos ya conocidos (no aporta nueva información)

- Bajo rango dinámico

- Barata

- No aporta información sobre posibles splicing alternativos

RNA-seq

- Alta sensibilidado

- Al secuenciar se pueden obtener nuevas variantes de transcritos no conocidos previamente

- Alto rango dinámico

- Más cara

- Aporta información sobre splicing alternativo y otras mutaciones

Con el uso de cualquiera de las dos técnicas, se produce una enorme cantidad de información que debe ser procesada a través de un ordenador, y aunque ambas técnicas tienen objetivos similares, la naturaleza de los datos que proporcionan son altamente diferentes. Es por ello que el procesamiento computacional que se utiliza para cada una no es idéntico, dificultando así la transición hacia la RNA-seq para fines médicos. No obstante, en el artículo de Pedersen et al., 2018, se presenta un método de procesamiento de los datos para que esto sea posible, con el que se permite obtener una tipificación rápida y precisa de las muestras de tumores midiendo la expresión génica mediante RNA-seq, y reduciendo por el camino el tiempo de ejecución desde más de 3 h (con otras técnicas) hasta menos de 3 min. Se ha encontrado que realmente es un método muy eficiente con el que se podría globalizar la RNA-seq y poder así disfrutar de las ventajas que aporta sobre los análisis de perfiles transcriptómicos basados en microarray.

REFERENCIAS

Pedersen CB, Nielsen FC, Rossing M, Olsen LR. Using microarray-based subtyping methods for breast cancer in the era of high-throughput RNA sequencing. Mol Oncol. 2018 Dec;12(12):2136- 2146. doi: 10.1002/1878-0261.12389. Epub 2018 Oct 29. PMID: 30289602; PMCID: PMC6275246.


Documentación

Autora: Laura González Palma y coordinadora: Rocío Bautista Moreno para My Scientific Journal Bioinformatic 22/01/2020
 
Laura González Palma
Laura González PalmaRedactora My Scientific Journal
Graduada en Bioquímica
Rocío Bautista Moreno
Rocío Bautista MorenoCoordinadora My Scientific Journal
PhD Plataforma Andaluza de Bioinformática - SCBI Universidad de Málaga