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El investigador Geoff Macintyre se une al CNIO para profundizar en los tumores más complejos

El investigador australiano Geoff Macintyre, tras permanecer cinco años en la Universidad de Cambridge (Reino Unido), se ha unido al Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) para estudiar los ‘tumores de genoma complejo’ como los de pulmón, cerebro, páncreas, próstata, ovario o esófago.

Según informó este lunes el CNIO, el cáncer tiene su origen en mutaciones del ADN. Estas mutaciones pueden constituir cambios individuales en el ADN o dar lugar a grandes modificaciones en la estructura del genoma. En este segundo caso, los cambios estructurales pueden derivar en los llamados ‘tumores de genoma’ y que, en general, tienen una mayor mortalidad y son más difíciles de tratar que aquellos causados por mutaciones individuales.

La medicina de precisión –aquella en la que el tratamiento se adapta a los cambios específicos del genoma de un paciente de cáncer– se ha centrado en general en las mutaciones individuales. Sin embargo, existen pocas aproximaciones para tumores con mutaciones estructurales.

Para reducir esta brecha en el conocimiento y proporcionar estrategias de medicina de precisión contra estos tipos tumorales, el CNIO acaba de incorporar a sus filas al investigador Macintyre, que pone en marcha un Grupo de Oncología Computacional para desarrollar innovadoras metodologías de diagnóstico para estos ‘tumores de genoma complejo’, que sean capaces de predecir su progresión y malignidad antes incluso de que aparezcan. El grupo se enmarca en el Programa de Biología Estructural que dirige Óscar Llorca en el CNIO.

ORIGEN DEL TUMOR

Geoff Macintyre, biólogo computacional, proviene del Instituto Cambridge de Investigación del Cáncer de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), donde en los últimos cinco años ha estado desarrollando metodologías computacionales para comprender cómo evolucionan estos tumores a lo largo del tiempo.

“Lo llamamos arqueología oncológica”, explicó. “El ADN tumoral contiene un archivo histórico de mutaciones y, con los algoritmos adecuados, podemos estudiar su pasado”.

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