El 8 de mayo es el Día Mundial del Cáncer de Ovario.
Este día nos recuerda la necesidad de seguir avanzando en el conocimiento, la detección precoz y el tratamiento eficaz de una de las neoplasias ginecológicas más agresivas, cuyo diagnóstico suele producirse en fases avanzadas, dificultando el pronóstico y el abordaje terapéutico.
En este contexto, la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), a través del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Universitario La Paz (IdiPAZ), impulsa líneas de investigación punteras para mejorar el diagnóstico y tratamiento del cáncer de ovario, desde un enfoque personalizado y de precisión.
El grupo de investigación, "Terapias experimentales y Biomarcadores en Cáncer", en el laboratorio de Cáncer y Genética Molecular Humana, desarrolla varias estrategias orientadas a este tipo de tumor, entre las que destacan:
- La identificación de biomarcadores epigenéticos asociados a la resistencia al tratamiento con compuestos derivados del platino, que constituyen la base de la quimioterapia en cáncer de ovario. Estos estudios han permitido detectar microARNs regulados epigenéticamente —como el miR-7— con valor predictivo de respuesta terapéutica y relevancia clínica en la supervivencia de las pacientes, así como la caracterización de long non-coding RNAs (lncRNAs) en colaboración con centros internacionales de referencia como el Moffitt Cancer Center (EE.UU.)
- El desarrollo de herramientas de diagnóstico no invasivo mediante biopsia líquida, analizando el contenido de exosomas en sangre. Se han identificado microARNs con potencial valor pronóstico en cáncer de ovario y se ha patentado una metodología innovadora para normalizar el contenido exosomal, base de una futura spin-off orientada al diagnóstico molecular de tumores sólidos.
- La validación de nuevas dianas terapéuticas como el gen MAFG, implicado en la aparición de resistencia a platino. Su regulación por miR-7 y su expresión en tumores de ovario se investigan con tecnologías avanzadas como CRISPR/Cas9, con el objetivo de desarrollar kits clínicos para su aplicación en oncología de precisión.
- Finalmente, el grupo trabaja en la integración de datos genómicos y epigenéticos de pacientes para construir matrices bioinformáticas predictivas de respuesta a tratamiento, combinando inteligencia artificial, análisis masivo de datos y herramientas de secuenciación de nueva generación, con la finalidad de facilitar la toma de decisiones clínicas más eficaces y personalizadas.
Desde la UAM y el IdiPAZ, se reafirma el compromiso con la investigación traslacional, capaz de transformar el conocimiento molecular en mejoras tangibles para las pacientes con cáncer de ovario, contribuyendo a una medicina más precisa, equitativa y humana.
