¡°No creo que acabemos con el c¨¢ncer, pero s¨ª que la mayor parte de los pacientes llevar¨¢n una vida normal¡±

El investigador Moshe Oren (Polonia, 73 a?os) particip¨® en el aislamiento del gen p53 a principios de los ochenta, cuando cient¨ªficos como el espa?ol Mariano Barbacid comenzaron a identificar los primeros genes mutantes relacionados con el c¨¢ncer. Desde el principio se supo que ese gen desempe?aba un papel importante en el desarrollo de muchos tumores, y tras a?os de trabajo se identific¨® el p53 como ¡°el guardi¨¢n del genoma¡±, encargado de evitar el descontrol celular que conduce al c¨¢ncer.

El trabajo de Oren, emigrado a Israel de ni?o durante la d¨¦cada de 1950, ayud¨® a comprender la funci¨®n de la prote¨ªna p53 en el mantenimiento de un desarrollo celular normal. Los tumores se producen cuando algunas c¨¦lulas no asumen su obsolescencia programada y en lugar de morir cuando les toca se siguen reproduciendo sin control. En muchos casos, eso se debe a que el p53 est¨¢ mutado y no cumple su deber mandando morir a las c¨¦lulas en un proceso que se conoce como apoptosis.

La descripci¨®n del c¨¢ncer como una enfermedad gen¨¦tica y de los procesos moleculares que la provocan ha permitido desarrollar nuevas formas de tratarla y los grandes centros de investigaci¨®n de la enfermedad en el mundo combinan esa indagaci¨®n en la biolog¨ªa fundamental con la b¨²squeda de soluciones a este tipo de dolencias. Ahora, Oren dirige el Centro Integrado de C¨¢ncer Moross del Instituto Weizmann de Israel, un centro multidisciplinar que tiene el objetivo de comprender el c¨¢ncer para tratarlo.

La semana pasada, investigadores de esta entidad y del Centro Nacional de Investigaciones Oncol¨®gicas (CNIO) se reunieron en la sede de la Fundaci¨®n Ram¨®n Areces, en Madrid, en un encuentro organizado por las tres instituciones para compartir sus progresos en la comprensi¨®n de los mecanismos que impulsan el c¨¢ncer.

Pregunta. Desde hace muchos a?os se sabe que el c¨¢ncer son muchas enfermedades e incluso que las caracter¨ªsticas de los tumores de un mismo paciente var¨ªan. ?Esto implica que debemos asumir que estamos lidiando con una gran cantidad de enfermedades y tenemos que enfrentarlas de forma separada, o se puede aspirar a alg¨²n tipo de teor¨ªa de unificaci¨®n que nos ayude a buscar aspectos comunes que permitan simplificar los tratamientos del c¨¢ncer?

Respuesta. Vamos en esa direcci¨®n. Por un lado, ahora tenemos las herramientas para estudiar la complejidad. Y cuanto m¨¢s las utilizamos vemos un mayor nivel de complejidad. Vemos muchas diferencias en el mismo tipo de c¨¢ncer entre distintos pacientes pero tambi¨¦n entre las c¨¦lulas del tumor de un mismo paciente y el reto es reunir toda esta informaci¨®n y buscar denominadores comunes.

No hay forma de que haya una sola cura para el c¨¢ncer, pero tampoco queremos vernos en una situaci¨®n en la que necesitemos un mill¨®n de curas para el c¨¢ncer. Y no podemos definir esos denominadores comunes sin comprender la complejidad, reunirla, y ver qu¨¦ tienen en com¨²n un grupo particular de alteraciones en los tumores para encontrar la manera de tratar a los pacientes con una cantidad limitada de tratamientos. Creo que al final seremos capaces de utilizar un n¨²mero limitado de tratamientos combinados de una manera inteligente.

P. ?Cu¨¢les son los obst¨¢culos para alcanzar estos objetivos?

R. El principal reto que tenemos para conectar lo que sabemos y lo que podemos hacer es que para muchas de las alteraciones que suceden en el c¨¢ncer a¨²n no tenemos buenos tratamientos.

Ahora, cada paciente puede tener su tumor analizado. Hay compa?¨ªas y grandes centros m¨¦dicos que lo hacen. Observan 100, 200, 300 genes, y pueden identificar mutaciones que se sabe que son importantes para el desarrollo del c¨¢ncer. Pero para la mayor¨ªa de esas mutaciones no tenemos tratamientos. As¨ª que, por un lado, queremos reducir esas lagunas de conocimiento que tenemos y encontrar tratamientos para muchos tipos de mutaciones. Y queremos encontrar las implicaciones biol¨®gicas comunes a un grupo particular de mutaciones para predecir que responder¨¢ de forma selectiva a los f¨¢rmacos que tenemos.

Creo que el esfuerzo debe dirigirse, por un lado, a desarrollar nuevos f¨¢rmacos, porque claramente no tenemos suficientes terapias dirigidas. Pero adem¨¢s, queremos tomar toda la ingente cantidad de datos que generamos, que nos dice que el c¨¢ncer es incluso m¨¢s complejo de lo que pens¨¢bamos, que no es una enfermedad, ni siquiera 300 enfermedades, que es un espectro, un continuo de enfermedades, y queremos tomar esta complejidad y empleando el aprendizaje profundo, utilizando inteligencia artificial, conseguir simplificarlo para llevar esa informaci¨®n a la cl¨ªnica y aplicar un tratamiento. Creo que ese va a ser el camino, identificar y comprender la complejidad al m¨¢ximo nivel y despu¨¦s tratar de reducirla para aplicar tratamientos pr¨¢cticos, que no sean infinitos.

¡°No hay forma de que haya una sola cura para el c¨¢ncer, pero tampoco queremos vernos en una situaci¨®n en la que necesitemos un mill¨®n de curas para el c¨¢ncer¡±

P. ?Se usa ya la inteligencia artificial con este objetivo?

R. S¨ª, ya estamos empleando la inteligencia artificial para dar sentido a los datos que obtenemos con la investigaci¨®n, y no solo en c¨¢ncer. Pero est¨¢ en fases iniciales. En los ¨²ltimos 10 a?os ha habido una gran colaboraci¨®n entre expertos en computaci¨®n y datos y los investigadores del c¨¢ncer. Va a ser uno de los caminos para superarlo. Es lento, pero va a crecer mucho.

P. ?Es necesario comprender todos los mecanismos b¨¢sicos del c¨¢ncer para combatirlo o se pueden seguir buscando soluciones por ensayo y error?

R. Quiz¨¢ no tenemos que comprender todo porque ni siquiera s¨¦ qu¨¦ significa comprenderlo todo. Es como decir que tenemos que entender el universo entero. Pero cuanto m¨¢s comprendamos, tendremos m¨¢s posibilidades de evitar errores. El problema es que en el laboratorio tenemos algunas ideas, tomamos 20 ratones, le damos a un rat¨®n un tratamiento, a otro, otro, comparamos y vemos qu¨¦ funciona mejor. Pero en humanos no podemos hacer eso.

Ahora damos a la gente distintas cosas cuando por desgracia no responden a la primera l¨ªnea de tratamiento, pero no es lo ideal. As¨ª que tenemos que incrementar la probabilidad de que el primer tratamiento que reciba cada paciente sea el mejor disponible para esa persona. Y ese es uno de los grandes problemas con la terapia del c¨¢ncer, que gran parte es ensayo y error. No entendemos lo suficiente y no tenemos suficientes biomarcadores.

Creo que justo los biomarcadores ser¨¢n lo que haga controlable esa complejidad. No tenemos que comprender todo, pero necesitamos un grupo de biomarcadores que podamos medir en el paciente y aplicar machine learning (aprendizaje autom¨¢tico) para procesar la informaci¨®n. Si podemos establecer correlaciones claras, aunque no lo entendamos todo, podemos saber que un paciente responder¨¢ mejor a un tratamiento particular.

P. ?Existe el riesgo de que los nuevos tratamientos para el c¨¢ncer sean muy eficaces, pero no lleguen a todo el mundo por su coste excesivo?

R. Ese es un asunto muy delicado. Algunos tratamientos son caros por lo que cuesta la inversi¨®n en desarrollarlos y otros, como los CAR-T, son caros desde la misma producci¨®n. Algunas de las terapias dirigidas contra el c¨¢ncer en el mercado no son costosas de producir, pero la investigaci¨®n para desarrollarlas fue cara y las compa?¨ªas quieren recuperar la inversi¨®n poniendo precios muy elevados. Creo que no es solo un asunto ¨¦tico sino tambi¨¦n legislativo. No creo que sea algo solo relacionado con la investigaci¨®n, tiene que ver con las pol¨ªticas sanitarias. Es una cuesti¨®n de que los gobiernos encuentren soluciones para que los precios sean m¨¢s razonables. Es una gran preocupaci¨®n.

P. En los ¨²ltimos tiempos est¨¢ en auge la investigaci¨®n del envejecimiento como una manera de hacer frente a muchas enfermedades de forma global. ?Cree que estos trabajos ser¨¢n interesantes tambi¨¦n para combatir el c¨¢ncer?

R. Hay algo muy simple: el mayor factor de riesgo para el c¨¢ncer es el envejecimiento. El envejecimiento es definitivamente una puerta al c¨¢ncer. La idea es que nuestro cuerpo y la evoluci¨®n no nos prepar¨® para vivir hasta los 80 o los 90 a?os. Nos prepar¨® para vivir 30 o 40 a?os, producir la siguiente generaci¨®n y desaparecer. Este espacio entre los 40 y los 80 nos empieza a exponer a las enfermedades y el c¨¢ncer es un accidente fruto de esta longevidad. Comprender el envejecimiento mejor va a ser algo muy valioso para reducir la incidencia del c¨¢ncer. Adem¨¢s, la investigaci¨®n del envejecimiento es importante en s¨ª misma porque tiene muchos otros efectos. As¨ª que si conseguimos hacer que el envejecimiento sea menos sintom¨¢tico tendremos muchas ventajas.

P. ?Cree que alg¨²n d¨ªa ser¨¢ posible eliminar completamente el c¨¢ncer?

R. No creo que seamos capaces de llegar a una situaci¨®n en la que el c¨¢ncer no exista. No es como una enfermedad viral o la peste negra, que produces una vacuna o algo que te inmunice. El c¨¢ncer no es el c¨¢ncer, son muchos tipos de c¨¢ncer, as¨ª que no creo que lleguemos a acabar con ¨¦l del todo. Pero es posible que lleguemos a una etapa en la que la mayor parte de pacientes de c¨¢ncer puedan llevar una vida normal, que se controle como una enfermedad cr¨®nica, como ahora hacemos con la gente que tiene hipertensi¨®n. Creo que eso es m¨¢s realista. Me gustar¨ªa que el c¨¢ncer se eliminase por completo, pero creo que no es realista.

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