La resistencia a los tratamientos convencionales es frecuente en el cáncer de mama, afectando en nuestro país a aproximadamente 14.000 pacientes por año, que estando en tratamiento recaen con la enfermedad. En nuestro laboratorio estudiamos cómo ocurre la desregulación de ciertas proteínas quinasas durante el desarrollo de la enfermedad, con el fin de determinar su utilidad para predecir qué pacientes van a recaer a un determinado tratamiento e intervenir a tiempo.

Los abordajes clínicos en cáncer donde se decide la estrategia terapéutica en función de la expresión de una vía blanco particular es la manera de optimizar el tratamiento. Tal es el caso de la presencia de las alteraciones en el gen de la subunidad catalítica alfa de PI3K (PIK3CA) denominadas PIK3CAmutante, tanto en el tejido tumoral como en el DNA libre circular, para indicar el uso de alpelisib, un inhibidor específico. Sin embargo, además de los altos costos para la determinación de PIK3CAmutante, hay que considerar que la determinación de las alteraciones en un solo gen puede no ser del todo informativa. Proponemos entonces implementar métodos de detección que sean accesibles a la práctica clínica de rutina y ampliar esa determinación a otros factores de la vía de PI3K sumando además otras proteínas relacionadas con PI3K, como las quinasas dependientes de ciclinas (CDKs). Estas proteínas están involucradas en mecanismos de resistencia y escape tumoral, y participan en la regulación del ciclo celular y de los procesos de invasión y supervivencia celular, entre otros.

Así, utilizando modelos experimentales preclínicos y muestras de pacientes con cáncer de mama, en colaboración con médicos oncólogos del Instituto Alexander Fleming y del Hospital Provincial de Neuquén, trabajamos en la búsqueda de nuevos biomarcadores tumorales que faciliten el seguimiento clínico del cáncer de mama y que a futuro puedan ser utilizados con valor diagnóstico, pronóstico y predictivo de la respuesta terapéutica.

De esta manera esperamos contribuir a ampliar y facilitar la disponibilidad de biomarcadores que puedan utilizarse en la clínica para estratificar mejor los tumores de mama y dirigir los tratamientos de manera más específica y selectiva.