Integración de datos ómicos en familias con predisposición hereditaria al cáncer de próstata

Abstract

El cáncer de próstata (CP) es uno de los tumores más frecuentes en varones a nivel mundial y constituye una de las principales causas de mortalidad por cáncer en este grupo poblacional. Aunque en la mayoría de los casos se trata de una enfermedad esporádica, existe una proporción significativa de pacientes que presentan antecedentes familiares claros de la enfermedad, lo que sugiere una base genética subyacente. De hecho, el CP es uno de los cánceres con mayor componente hereditario descrito hasta la fecha, con estimaciones que sitúan su heredabilidad por encima del 50%. A pesar de su reconocida carga genética, la comprensión actual de los mecanismos moleculares responsables sigue siendo limitada, y las herramientas disponibles para identificar a individuos en riesgo no son aún lo suficientemente eficaces. Las guías clínicas se centran en un número reducido de genes de alto impacto, como BRCA2, que sólo explican una minoría de los casos familiares, dejando sin respuesta a la mayoría de los pacientes con antecedentes familiares evidentes. Si bien no todos los pacientes con antecedentes familiares de CP desarrollan formas agresivas de la enfermedad, numerosos casos documentan una evolución temprana y letal, lo que pone de relieve la urgencia de diseñar estrategias de detección precoz más eficaces para individuos con predisposición hereditaria. En la actualidad, el antígeno prostático específico (PSA, por sus siglas inglés, Prostate Specific Antigen) sigue siendo el principal marcador clínico utilizado para orientar la indicación de biopsia. No obstante, su escasa especificidad, al poder elevarse también en patologías benignas, limita significativamente su valor diagnóstico. Así, la biopsia prostática, pese a su carácter invasivo y al impacto físico y psicológico que conlleva, continúa siendo el único procedimiento capaz de confirmar la presencia del tumor. Pese a los numerosos esfuerzos dirigidos a la identificación de biomarcadores moleculares que permitan una detección temprana y precisa del CP, hasta el momento no se ha validado ninguno con la sensibilidad y especificidad necesarias para su aplicación en la práctica clínica. Ante esta limitación, la integración de datos procedentes de distintas capas ómicas ha emergido como una estrategia prometedora para desentrañar la complejidad biológica de esta enfermedad. Este enfoque permite analizar de forma simultánea múltiples niveles de información —en esta Tesis Doctoral, genómica, epigenómica y transcriptómica— y combinarlos para obtener una visión más global, estructurada y coherente del proceso tumoral, facilitando así la interpretación de las bases moleculares que sustentan el fenotipo observado. Uno de los principales retos en el estudio del CP es su elevada heterogeneidad genética, tanto entre pacientes como dentro de un mismo tumor. Esta complejidad, que se traduce en perfiles moleculares y trayectorias clínicas muy dispares, dificulta la estratificación pronóstica y la toma de decisiones terapéuticas. Frente a esta variabilidad, proponemos el análisis individualizado de familias con agregación de casos como una estrategia útil para acotar el número de variables implicadas y centrar la búsqueda en mecanismos moleculares potencialmente compartidos, con el objetivo de esclarecer mejor la base genética de la enfermedad en contextos familiares. En primer lugar, se llevó a cabo una integración multiómica a partir de muestras de sangre de siete hermanos (cuatro con CP, una con cáncer de mama y dos sin antecedentes oncológicos). Este primer estudio permitió identificar AXIN2, DICER1 y BARD1 como posibles genes implicados en la agregación familiar observada, ninguno de los cuales está recogido actualmente en las guías clínicas para el cribado del CP. La integración de los datos apuntó además a la vía de señalización Wnt, ampliamente estudiada en oncología, como una de las rutas más desreguladas en este contexto, sugiriendo su posible implicación en el desarrollo del proceso tumoral. El segundo estudio exploró el potencial de los miARNs plasmáticos como biomarcadores no invasivos, mediante el análisis de expresión en dos familias con múltiples casos de CP. La integración de los perfiles de expresión génica y de miARNs reveló una mayor consistencia inter-familiar en los miARNs, destacando hsa-miR-423-3p y hsa-miR-744-5p como candidatos prometedores por su sobreexpresión en tejido y plasma, su asociación con el estado clínico y su implicación en la vía Wnt, lo que respalda su utilidad como biomarcadores de diagnóstico y seguimiento. Finalmente, se realizó un tercer estudio centrado en el análisis genético exhaustivo de las cuatro familias, utilizando un panel ampliado de genes que abarca no solo aquellos vinculados directamente al CP, sino también genes asociados a síndromes relacionados y a otras formas de cáncer hereditario. Este análisis reveló variantes germinales clínicamente relevantes en genes como POLE, ATM y MUTYH, y, de manera destacada, AXIN2. Los resultados de este estudio no solo evidencian la complejidad en la identificación de patrones hereditarios en el cáncer de próstata, sino que también subrayan la necesidad de profundizar en el estudio de mutaciones en el intrón 1 de AXIN2, cuyas variantes de bajo impacto podrían contribuir al desarrollo tumoral mediante la alteración de la vía de señalización Wnt. En conclusión, los trabajos de investigación presentados en esta Tesis Doctoral ponen de manifiesto la importancia de continuar estudiando el cáncer en familias como vía para comprender mejor su base genética y molecular. Resulta fundamental ampliar los paneles de genes utilizados en las guías clínicas e incorporar el estudio de regiones no codificantes, tradicionalmente excluidas de los análisis. En este sentido, proponemos una investigación más exhaustiva del gen AXIN2 en el CP, ya que las alteraciones detectadas en su intrón 1 podrían estar contribuyendo a la desregulación de la vía Wnt y, con ello, al desarrollo tumoral observado en estas familias. Asimismo, esta tesis resalta el potencial de los miARNs, en particular hsa-miR-423-3p y hsa-miR-744-5p, como posibles biomarcadores de diagnóstico y seguimiento, cuya utilidad clínica deberá ser validada en estudios futuros para confirmar su aplicabilidad.

Prostate cancer (PC) is one of the most common malignancies in men worldwide and represents a leading cause of cancer-related mortality in this population. Although the majority of cases are sporadic, a significant proportion of patients present with a clear family history of the disease, suggesting an underlying genetic basis. In fact, PC is among the cancers with the highest reported hereditary component, with heritability estimates exceeding 50%. Despite its well-recognized genetic burden, our current understanding of the molecular mechanisms involved remains limited, and the available tools to identify individuals at risk are still insufficiently effective. Current clinical guidelines focus on a limited number of high-impact genes, such as BRCA2, which account for only a minority of familial cases, leaving most patients with a strong family history without a clear genetic explanation. Although not all patients with a family history of PC develop aggressive forms of the disease, numerous cases exhibit an early and lethal progression, underscoring the urgent need for more effective early detection strategies in individuals with hereditary predisposition. Currently, prostate-specific antigen (PSA) remains the primary clinical marker used to guide biopsy decisions. However, its limited specificity, given that PSA levels can also rise in benign conditions, significantly constrains its diagnostic value. As a result, prostate biopsy, despite its invasive nature and associated physical and psychological burden, continues to be the only procedure capable of confirming the presence of the tumor. Despite extensive efforts to identify molecular biomarkers for the early and accurate detection of PC, none have yet been validated with the sensitivity and specificity required for clinical implementation. Considering this limitation, the integration of data from multiple omic layers has emerged as a promising strategy to unravel the biological complexity of the disease. This approach enables the simultaneous analysis of multiple levels of information—genomic, epigenomic, and transcriptomic data in this doctoral thesis—and their integration to generate a more comprehensive, structured, and coherent understanding of the tumor process, thereby facilitating the interpretation of the molecular bases underlying the observed phenotype. One of the main challenges in the study of PC is its high degree of genetic heterogeneity, both among patients and within individual tumors. This complexity, which results in highly diverse molecular profiles and clinical trajectories, hampers prognostic stratification and therapeutic decision-making. In response to this variability, we propose the individualized analysis of families with case aggregation as a useful strategy to narrow down the number of variables involved and to focus the search on potentially shared molecular mechanisms, with the aim of gaining a clearer understanding of the genetic basis of the disease in familial contexts. First, a multi-omics integration was conducted using blood samples from seven siblings (four with PC, one with breast cancer, and two with no history of cancer). This initial study identified AXIN2, DICER1, and BARD1 as potential genes involved in the observed familial aggregation, none of which are currently included in clinical guidelines for PC screening. The integrated analysis also pointed to the Wnt signaling pathway—extensively studied in oncology—as one of the most dysregulated pathways in this context, suggesting its potential role in tumor development. The second study explored the potential of circulating plasma microRNAs as non-invasive biomarkers by analyzing expression profiles in two families with multiple PC cases. Integration of gene and microRNA expression profiles revealed greater inter-familial consistency among microRNAs, highlighting hsa-miR-423-3p and hsa-miR-744-5p as promising candidates due to their overexpression in both tissue and plasma, their association with clinical status, and their involvement in the Wnt pathway, supporting their utility as biomarkers for diagnosis and monitoring. Finally, a third study focused on the comprehensive genetic analysis of four families, using an expanded gene panel that included not only PC-related genes but also genes associated with related syndromes and other forms of hereditary cancer. This analysis identified clinically relevant germline variants in genes such as POLE, ATM and MUTYH, and notably, AXIN2. The findings from this study not only illustrate the complexity of identifying hereditary patterns in prostate cancer but also underscore the need to further investigate mutations within intron 1 of AXIN2, as low-impact variants in this region may contribute to tumor development through dysregulation of the Wnt signaling pathway. In conclusion, the research presented in this Doctoral Thesis highlights the importance of continuing to study cancer within families as a means to better understand its genetic and molecular foundations. It is essential to expand the gene panels currently used in clinical guidelines and to incorporate the analysis of non-coding regions, which have traditionally been excluded from routine testing. In this context, we propose a more in-depth investigation of the AXIN2 gene in PC, as the alterations identified in its intron 1 may contribute to Wnt pathway dysregulation and, consequently, to the tumor development observed in these families. Furthermore, this thesis underscores the potential of microRNAs—particularly hsa-miR-423-3p and hsa-miR-744-5p—as promising diagnostic and monitoring biomarkers, whose clinical utility should be validated in future studies to confirm their applicability.