Técnicas avanzadas de análisis financieroaplicación al diagnóstico y pronóstico en oncología clínica

Resumen

El control del cáncer es, actualmente, una de las prioridades en salud pública dada la mortalidad que produce y el coste sanitario, económico y humano que acarrean tanto la enfermedad como su tratamiento. El propósito de esta Tesis Doctoral es ofrecer un marco teórico, novedoso en el campo de la oncología molecular, que haga posible la identificación de genes diana. Se desea aportar una nueva propuesta basándose en los perfiles de expresión obtenidos en función de un nuevo parámetro que clasifique los tumores no por su histopatología, fundamento en el que se sustentan las principales clasificaciones tumorales (Dukes, Astler y Coller o TN), sino por la variabilidad en la expresión de los genes. Para abordar esta cuestión, se utiliza uno de los parámetros empleados en la caracterización del riesgo bursátil: la beta de un activo financiero. Se traslada este concepto a la oncología molecular. La identificación de genes se realiza teniendo en cuenta los perfiles de expresión obtenidos en función de las betas de los genes. El estudio realizado contempla 96 muestras, 89 tumorales y 7 normales o de control. Los datos han sido cedidos por el Departamento de Oncología Molecular del Hospital Clínico de Madrid entre el año 2001 y el 2006. Los pacientes han sido seleccionados de manera que todos los estadios del tumor estuvieran presentes en el estudio (24 en el estadio A, 26 en el estadio B, 19 en el estadio C y 19 en el estadio D), más o menos de manera homogénea. En este trabajo se han seleccionado, de los 14764 genes, 521. Este conjunto de genes representa un 3.5288% respecto al total de genes. Al analizar más detenidamente los datos se comprueba que la variabilidad que este grupo de genes aporta a las muestras normales es del 1,6421% frente al 3,5288% que cabría esperar. Es decir, explican menos de la mitad de variabilidad de lo que, si la contribución de cada gen fuera la misma, en las muestras normales, concretamente 0.4653 veces menos. Al comparar la variabilidad que aportan los 521 genes en las muestras tumorales frente a las muestras normales se observa que es 3,5072 veces, más del triple. Los 14764 explican toda la variabilidad de cada una de las 96 muestras y establecen una ordenación en función de su variabilidad. Si al realizar una selección de genes, éstos son capaces de ordenar a las muestras de manera similar, significaría que se podría trabajar con este nuevo subconjunto de genes puesto que estaría aportando la misma información que los datos originales de partida. Al ordenar nuevamente las muestras únicamente con los genes cuya beta sea mayor a uno coma seis y en, al menos, más de 8 muestras el gen esté fuera del intervalo seleccionado, la ordenación se mantiene muy similar. El clúster de color verde clasifica por completo al subgrupo 1 de cáncer colorrectal, el que presenta bajos niveles de estroma. El clúster de color azul clasifica al subtipo 2, cáncer colorrectal relacionado con las inmunoglobinas. El clúster de color rojo clasifica al subtipo 3, cáncer colorectal que presenta alto en de estroma. Finalmente, el clúster de color amarillo clasifica al subtipo 4, cáncer de colon inestable mucinoso Por todo ello, se puede concluir que la técnica empleada en este trabajo que selecciona 521 genes de los 14764 iniciales y los clasifica en virtud del parámetro beta, es válida para las 96 muestras analizadas.