I nvestigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han utilizado un software de código abierto para estudiar la evolución del cáncer  y su ritmo de crecimiento.

Los datos de secuenciación del ADN tumoral se pueden interpretar mediante métodos computacionales que analizan la heterogeneidad genómica para inferir la dinámica evolutiva.

Precisamente, un número creciente de estudios ha utilizado estos enfoques para vincular la evolución del cáncer con la progresión clínica y la respuesta a la terapia. Este ha sido el caso de un grupo de investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) ha realizado un estudio para medir la evolución del cáncer individual.

Su investigación, que se ha publicado en la revista Nature Biotechnology, ha utilizado un software de código abierto. Con esta herramienta han evaluado sistemáticamente los métodos para reconstruir la subclonalidad del tumor. Para ello, explican los autores, han resuelto los principales problemas algorítmicos en la reconstrucción subclonal y han desarrollado métricas cuantitativas para evaluarlos. Luego, simulamos genomas tumorales realistas que albergan todos los tipos y procesos de mutaciones clonales y subclonales conocidos.

Finalmente, han comparado 580 reconstrucciones de tumores, variando la profundidad de lectura del tumor, el tipo de tumor y la detección de variantes somáticas.

El trabajo realizado por la universidad norteamericana se puede utilizar también para desarrollar una serie de nuevas herramientas y biomarcadores para cualquier tipo de cáncer, lo que podría ayudar a mejorar los resultados de los pacientes. 

Se espera que gracias a los resultados de esta investigación se pueda modificar la forma en que se realizan los análisis evolutivos en la investigación del cáncer.