INFORMÁTICA BIOMÉDICA APLIACADA A POLIMORFISMOS DE NUCLEOTIDO SIMPLE DEL GEN HSPB1 EN CANCER DE PULMON Dr. José Luis López Guerra Grupo de Innovación tecnológica/oncología Radioterápica Hospital Universitario Virgen del Rocío Sevilla
Conflicto de intereses AES 2016 del Instituto de Salud Carlos III. Expediente PI16/02104 AES 2013 del Instituto de Salud Carlos III. Expediente PI13/01155 Consejería de salud y bienestar social de la Junta de Andalucía 2012. Expediente: PI-0096-2012
Introducción El cáncer de pulmón es la patología tumoral más frecuente y que causa mayor mortalidad a nivel mundial. The Lancet Oncology 2015; vol 16: Issue 10
Introducción GENÉTICA INFORMÁTICA BIOMÉDICA 2012 2014 2016
GENÉTICA HSP Heat shock proteins (HSP) play important roles in maintaining cell stability under normal conditions and preventing stress-induced cellular damage. Their expression is strongly induced by heat shock and other environmental and physiopathological stresses RETROSPECTIVO Y UNICÉNTRICO - decrease the intracellular level of iron
Objetivos ARQUITECTURA PROPUESTA DESPLIEGUE HERRAMIENTAS DE SOFTWARE LIBRE
I2b2 INTERFAZ USUARIO
Objetivos En el presente estudio se analizan de manera prospectiva y multicéntrica la influencia de polimorfismos de nucleótido simple (SNP) del gen HSPB1 en la supervivencia y toxicidad de pacientes con cáncer de pulmón tratados con radio(quimio)terapia usando herramientas de informática biomédica.
Metodología El reclutamiento desde el 1 de Enero de 2013 hasta Febrero de 2016 fue de 456 pacientes. La mediana de edad de los pacientes al momento del diagnóstico fue de 63 años (rango, 37-89 años). El índice de Karnofsky de la mayoría de pacientes fue 70.
Metodología Las histologías más frecuentes fueron adenocarcinoma (40%) y epidermoide (26%) El estadio (TNM 7ª ed. 2010) más frecuente fue III (IIIA: 36%; IIIB: 39%) La mediana de dosis de radiación para todos los pacientes fue de 66 Gy. 4% (N=19) no recibieron RT planificada Quimioterapia (basada en platino) en el 90% siendo concomitante en 35% Cirugía en un 17%
Metodología Cinco SNPs del gen HSPB1 (RS2868370, RS2868371, RS2009836, RS2070804 y RS7459185) fueron genotipados mediante el método de la reacción en cadena de la polimerasa.
Resultados Tres SNPs HSPB1 se asociaron a la supervivencia global. La distribución de los genotipos fue : RS2868370: 65% wild type, 32% heterocigoto y 3% mutado; RS2868371: 77% wild type, 18% heterocigoto y 5% mutado; RS2009836: 51% wild type, 39% heterocigoto y 10% mutado. 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 RS2868370 RS2868371 RS7459186 salvaje heterocigoto mutado
Resultados Los pacientes con el genotipo salvaje del SNP HSPB1 RS2868370 tuvieron una supervivencia del 37% vs 53% en los pacientes con genotipo heterocigoto/mutado (P=0.0063). 60 50 40 30 20 10 0 Supervivencia RS2868370 Salvaje Het/mut
Resultados Los pacientes con el genotipo salvaje además tuvieron mayor toxicidad aguda a nivel pulmonar (87% vs 53%. P<0.0001) y esofágica (92% vs 74%. P=0.001). 100 80 Tox pulmonar 100 80 Tox esofágica 60 60 40 40 20 20 0 RS2868370 0 RS2868370 Salvaje Het/mut Salvaje Het/mut
Resultados Por otro lado, los pacientes con el genotipo salvaje del SNP HSPB1 RS2868371 tuvieron una supervivencia del 32% vs 47% en los pacientes con genotipo heterocigoto/mutado (P=0.0057). Los pacientes con el genotipo salvaje además tuvieron mayor toxicidad aguda a nivel pulmonar (79% vs 63%. P=0.05). 50 40 Supervivencia 30 20 10 0 RS2868371 Salvaje Het/mut 100 Tox pulmonar 80 60 40 20 0 RS2868371 Salvaje Het/mut
Resultados Finalmente, los pacientes con el genotipo salvaje del SNP HSPB1 RS2009836 tuvieron una supervivencia del 62% vs 44% en los pacientes con genotipo heterocigoto/mutado (P=0.047). 70 60 50 40 30 20 10 Supervivencia 0 Salvaje RS2009836 Het/mut
Limitaciones Necesidad de estratificación por histología, edad, modalidad terapéutica, etc. Necesidad de validación en tejido tumoral Controles sanos
Conclusiones SNPS HSPB1 ASOCIADOS CON SUPERVIVENCIA LOS GENOTIPOS DE MAYOR RIESGO PARA LA MORTALIDAD TUVIERON ADEMÁS MAYOR TOXICIDAD. BIOMARCADORES COMO FACTOR PREDICTIVO EL DESARROLLO DE INFORMÁTICA BIOMÉDICA FAVORECE LA RÁPIDA INTEGRACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN BÁSICA A LA PRÁCTICA CLÍNICA
María José Ortiz Gordillo Elena Montero Blas David Delgado José María Nieto Guerrero Jon Cacicedo Jesús Moreno Alberto Moreno Muchas gracias Mª del Valle Enguix María Carrasco Montserrat Baeza Juan Carlos Mateo Sonia Pérez Leticia Delgado Manuel Borrego Celia Alvarez Carlos Parra *