Importancia de la bioinformática en la implementación de la medicina personalizada de precisión en los sistemas sanitarios: el caso del cáncer de pulmón

Abstract

Esta tesis doctoral aborda la medicina personalizada de precisión (MPP) en distintas fases de su desarrollo, desde la investigación hasta la implementación en la rutina clínica, y desde distintos enfoques. Este trabajo propone un marco de evaluación cualitativo y cuantitativo de los sistemas sanitarios, resultado de una revisión sistemática, que demuestra la correlación directa entre el contexto económico y el nivel de desarrollo de los países respecto al nivel de implementación de la MPP. Siguiendo la misma metodología, determinamos mediante metanálisis que la detección de mutaciones en el gen EGFR en ADN circulante libre en biopsia líquida para el tipo de cáncer de pulmón de células no pequeñas con la finalidad de adecuación del tratamiento es una alternativa muy ventajosa a la biopsia tisular, tanto si el análisis se realiza en suero como en plasma del paciente. Estos resultados son más fiables, en términos de sensibilidad y especificidad, si el paciente no ha recibido previamente tratamiento de quimioterapia ni inhibidores de la tirosina quinasa. A la par, realizamos estudios bioinformáticos de muestras pareadas de pacientes caucásicos con adenocarcinoma de pulmón, pacientes caucásicos con cáncer de pulmón epidermoide, pacientes asiáticos con cáncer de pulmón de células pequeñas y pacientes asiáticos con adenocarcinoma de pulmón, que confirman la expresión diferencial de ARNlnc entre tejido sano y tejido tumoral en los distintos tipos de cáncer de pulmón, aunque la etnia también afecta mucho al resultado. Posteriormente, realizamos un análisis de las correlaciones de expresión entre los ARNlnc y los ARNm que presentaban expresión diferencial entre tejido sano y tejido tumoral en las poblaciones caucásicas incluidas. Los resultados obtenidos nos permiten proponer posibles ARNlnc biomarcadores en biopsia líquida para esta población: para el adenocarcinoma de pulmón CRNDE, FENDRR, DRAIC y UCA1, y para el cáncer de pulmón epidermoide, FENDRR, FOXD2-AS1 y SENCR.