«El cáncer de endometrio es el que tiene más vínculo con la obesidad»

Su tesis doctoral se basa en un método de predicción estadístico que propone una fórmula para valorar si el cáncer de endometrio va a presentar una serie de alteraciones en unas proteínas, atendiendo a características clínicas y morfológicas. ¿Cuáles son las principales conclusiones a las que han llegado? 

Por un lado, que una de cada cuatro pacientes de las que hemos estudiado van a tener un déficit de las proteínas MMR, que son las que reparan el ADN. Por otro, que hay una fuerte asociación entre el déficit de estas proteínas y el hecho de no sufrir obesidad, ya que las pacientes que no tenían sobrepeso presentaban esta alteración. En cuanto a las características morfológicas, hay que decir que las mujeres afectadas por tumores de más alto grado son las que están vinculadas a estas alteraciones proteicas. A pesar de que los resultados entran dentro de los estándares que ya estaban publicados en bibliografías, hay que destacar que en la sociedad canaria hay un mayor porcentaje de obesidad.

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¿Qué influencia ejercen estas proteínas en los tumores?

En la literatura científica, el déficit de estas proteínas está asociado a una mayor supervivencia en el cáncer de endometrio. Tan es así, que aumenta la respuesta del sistema inmune, lo que hace que se incremente la eficacia de las terapias diana. 

¿Cuál ha sido el valor de la muestra estudiada?

Desde enero de 2017 a mayo de 2020, estudiamos 147 casos que corresponden a pacientes diagnosticada de cáncer de endometrio en el Hospital Universitario de Canarias. Durante todo este tiempo, hemos elaborado la fórmula y la revisión de todas las características.

¿Cómo lograron construir la fórmula?

Realizamos un modelo de regresión logística para ver cuál sería el resultado del fenotipo MSI, tratando de añadir las variables clínicas y morfológicas que ya manejábamos. Se trataba de descubrir la representación que tenían en nuestra serie. En este caso, lo más estadísticamente significativo fue la obesidad y el subtipo histológico. Precisamente, de los tipos de cáncer más frecuentes a nivel mundial, el de endometrio es el que tiene una relación más estrecha con la obesidad. 

"Hemos elaborado un algoritmo predictor a partir de la revisión de una serie de características"

¿Se podría extrapolar a otros tipos de neoplasias?

Por supuesto. Nosotros no lo hemos hecho, pero sí se podría valorar qué características se pueden incluir en esta fórmula para investigar otros tipos de cáncer que también están asociados al síndrome de Lynch. 

Además de la obesidad, ¿cuáles son los principales factores de riesgo que pueden contribuir al desarrollo del cáncer de endometrio?

La menopausia tardía, la menarquía temprana, la anovulación, la nuliparidad, la diabetes, el síndrome del ovario poliquístico y los factores genéticos como el síndrome de Lynch. 

¿Cuántas personas han intervenido en este estudio?

En realidad, este estudio ha sido posible gracias a la colaboración de cuatro personas: Enrique González, profesor de estadística de la Universidad de La Laguna, el doctor Juan José Cabrera, que ha dirigido la tesis; y las patólogas Idaira Expósito y Leynis Martínez. 

"Desde enero de 2017 hasta mayo de 2020, estudiamos 147 casos de pacientes"

Su trabajo ha sido publicado en la revista Clinical and Translational Oncology. ¿Qué ventana de oportunidades abre esta difusión a su carrera?

La publicación hace que la comunidad científica pueda acceder al artículo. De hecho, esta misma semana ya ha sido citada por varios investigadores. Además, para nosotros puede ser una oportunidad para averiguar qué podemos hacer para que la fórmula sea cada vez más potente y añadir más factores. 

¿Cómo surgió la idea de centrar su proyecto en este tipo de cáncer?

Lo cierto es que surgió de una manera muy anodina. Cuando empecé la residencia en mayo de 2016, en el servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario de Canarias, se empezaron a valorar estas proteínas en el cáncer de endometrio, pues anteriormente solo se examinaban en los cuadros de cáncer de colon. Fue entonces cuando empecé a recopilar resultados de este estudio. Así, fuimos acumulando casos. 

¿Cuánto tiempo lleva investigando sobre esta materia?

Acabé la carrera en 2015 y mi trabajo de fin de grado estaba enfocado en estas proteínas, pero prestando atención al cáncer de colon. Por tanto, llevo más de ocho años centrada en esto. 

¿Qué retos se marca en su futuro profesional?

Sin duda, seguir recopilando casos para que la fórmula tenga cada vez más fuerza y valorar la supervivencia y la historia familiar de neoplasias en las pacientes. También me gustaría utilizar este algoritmo predictor en otros cuadros de cáncer de endometrio en la región. 

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