Ciencia

Científicos del Conicet realizan importante hallazgo en la lucha contra el cáncer de riñón

Identificaron nuevos mecanismos metabólicos que aumentan la agresividad de la célula del cáncer renal.

Un grupo de científicos del Centro de Investigaciones Bionanociencias (Ci­bion, Conicet) hace años que realiza estudios junto con el Instituto de Investigación en Biomedicina de Buenos Aires (Ibioba, Conicet, Partner of the Max Planck Society), donde la interdisciplina cobra gran valor. Recientemente realizaron un descubrimiento en torno a las células responsables del cáncer renal nada inesperado pero deseablemente sorprendente.

El trabajo fue realizado por el grupo “Tumores del sistema neuro-endócrino: mecanismos celulares y moleculares”, encabezado por Eduardo Arzt, investigador del Conicet y director del Ibioba, y el “Grupo de Espectrometría de Masas Bioanalítica” que lidera María Eugenia Monge en Cibion, también investigadora del Conicet.

En el marco de un trabajo interdisciplinario entre ambos centros de investigación se descubrió que, en pacientes con mutaciones del gen VHL, que predispone al desarrollo del carcinoma renal, una proteína llamada “Rsume” tiene efectos protumorales, desencadenando la formación de vasos sanguíneos y aumentando la agresividad del cáncer de riñón.

El cáncer renal de células claras, según explicaron los científicos del Conicet, es un subtipo de cáncer frecuente que adopta ese nombre porque acumula lípidos en forma de gotas. Asimismo, esta célula se caracteriza porque a medida que se va malignizando desarrolla ciertos cambios en su metabolismo, como el estrés oxidativo o la deposición de lípidos.

A partir de algunas premisas como esta, el equipo interdisciplinario de científicos se propuso detectar cuáles eran esos otros mecanismos alterados ante el aumento de “Rsume”, que estimulaban la progresión del cáncer.

Finalmente, la solución fue diseñar un método de análisis de metabolitos, el cual utilizaría un abordaje de metabolómica no dirigida a través de una técnica de cromatografía en combinación con modelos de análisis estadísticos que logró diferenciar células con diferente cantidad de “Rsume” en las muestras recolectadas.

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