Hallar información relevante respecto a la génesis y evolución del cáncer de pulmón, así como identificar posibles dianas diagnósticas o terapéuticas para los distintos tipos de esta enfermedad neoplásica es el objetivo del nuevo estudio que ha iniciado el grupo de investigación de Oncología Molecular de Hospitales Universitarios Virgen del Rocío, en el que trabajan oncólogos, neumólogos y anatomopatólogos. El doctor Luis Paz-Ares, Jefe de Servicio de Oncología, es el investigador principal del proyecto Firma genética y perfiles de expresión de microRNAs en carcinoma no microcítico de pulmón: correlación con la histología y predicción pronóstica en pacientes operables, al que se ha sumado Sonia Molina Pinelo, doctora en Biología por la Universidad de Sevilla, gracias a la Fundación Científica de la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC).
El equipo de Virgen del Rocío estudiará a 150 pacientes con cáncer de pulmón de manera prospectiva, analizando muestras quirúrgicas y muestras obtenidas por broncoscopia. La finalidad es establecer, con el mínimo margen de error, la correlación entre el perfil molecular de los tumores y la evolución de los pacientes (tiempo libre de recidiva tumoral, supervivencia global), construyendo una regla sólida de predicción multidimensional (factores moleculares y clínicos) que permita clasificar a los pacientes de una manera más precisa en función de su pronóstico vital y, al mismo tiempo, permita individualizar la estrategia terapéutica para obtener los mejores resultados.
El cáncer de pulmón es la primera causa de muerte por cáncer en el mundo, siendo responsable de un millón de muertes al año. El carcinoma no microcítico de pulmón representa hasta el 80% de las neoplasias malignas pulmonares. Los avances recientemente experimentados en el campo de la biología molecular han dado lugar a una mejor tipificación biológica de los tumores en función de su perfil de expresión génica, lo cual ayuda a clasificar de una manera más precisa a los pacientes según su pronóstico, al mismo tiempo que permite establecer perfiles predictivos de respuesta a los distintos abordajes terapéuticos. Todo ello, contribuye al diseño de estrategias terapéuticas más individualizadas y eficaces, lo que redunda en un aumento en la cantidad y calidad de vida de los pacientes afectados.