Desarrollo de un modelo in vivo de cancer de páncreas y validación de respuesta a gemcitabina

Resumen

El modelo de desarrollo actual de nuevas drogas está basado en la selección de nuevos fármacos de acuerdo con su actividad en modelos preclínicos. El valor predictivo de estos modelos es cuestionado dada la elevada tasa de atrición en el desarrollo de nuevas drogas en oncología. Los modelos preclínicos basados en líneas celulares cultivadas in vitro o en xenoinjertos derivados de dichas líneas celulares sufren cambios genéticos irreversibles que los alejan del perfil de expresión del tumor original. Una limitación importante de estos modelos es que carecen de una adecuada representación del estroma. Estos factores limitan el valor predictivo de estos modelos. Los modelos basados en ratones modificados por ingeniería genética presentan un sistema inmune intacto y por tanto mantienen una arquitectura tisular similar a la del cáncer de páncreas en nuestros pacientes. Estos modelos podrían ser una alternativa razonable a los modelos preclínicos clásicos. Sin embargo, dichos modelos aun están en fases iniciales de su desarrollo y su uso en el desarrollo de nuevos fármacos presenta importantes limitaciones logísticas. Por otro lado recientemente uno de estos modelos de ingeniería genética no ha demostrado ser predictivo de respuesta a un nuevo inhibidor de la vía Hedgehog. Los xenoinjertos directamente derivados de pacientes (PDXs) permiten evitar la deriva genética ocasionada por los pases in vitro y presentan menores limitaciones logísticas que los modelos de ingeniería genética. Estos modelos podrían por tanto ser una herramienta válida a incorporar durante el desarrollo de nuevos fármacos. En este trabajo hemos establecido la primera colección de PDXs procedentes de pacientes con cáncer de páncreas extirpado mediante cirugía. Nuestro modelo incluye una base de datos con información clínico-patológica de cada paciente. Esta información incluye entre otras características: edad, género, estadio tumoral, tipo de cirugía, estado de márgenes de resección, grado del tumor, presencia de invasión linfovascular, tipo de tratamiento adjuvante recibido y respuesta al tratamiento incluyendo tiempo libre de enfermedad y supervivencia. Estos xenoinjertos han sido extensamente caracterizados por medio de secuenciación de exones así como arrays de expresión genética e hibridación genómica comparada (CGH). Nuestro trabajo evidencia que la capacidad de injertar en un ratón atímico es predictiva de supervivencia en estos pacientes. Igualmente los tumores con pérdida de expresión de DPC4 tienen mayor facilidad para injertar en ratones atímicos. Trabajos previos han demostrado que la pérdida de expresión de DPC4 está asociada a un patrón de enfermedad predominantemente metastático. Es plausible que la capacidad de injertar en ratones atímicos sea predictiva de enfermedad eminentemente metastática. Nuestro trabajo también evidencia que estos PDXs están enriquecidos en una firma molecular de adenocarcinoma metastásico. En lo que respecta al valor predictivo de este modelo, los PDXs son predictivos de respuesta a gemcitabina en el contexto de enfermedad metastásica. En este trabajo la aplicación de herramientas de biología de sistemas, como el análisis de grupos de genes sobreexpresados (gene set enrichment analysis o GSEA), en los perfiles de expresión genética basales de estos PDXs, identificó un aumento en la expresión de genes derivados del estroma en PDXs resistentes a gemcitabina. Por último realizamos un pequeño estudio fase 2 en estos PDXs para demostrar la utilidad del modelo en la identificación de biomarcadores de respuesta a nuevas drogas. En nuestro modelo, la activación de la vía mTOR (mammalian target of rapamycin) en PDXs era predictiva de respuesta a temsirolimus (un inhibidor de mTOR).