El sesgo de origen de los grandes atlas genómicos.
La mayor parte de los medicamentos oncológicos aprobados en las últimas dos décadas se concibieron a partir de bases de datos sesgadas. Proyectos fundacionales como El Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) y el Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer (ICGC) sentaron las bases moleculares de la oncología contemporánea, pero más del 80% de sus muestras corresponden a individuos de ascendencia europea caucásica.1
América Latina alberga a más de 650 millones de personas y atraviesa una de las transiciones epidemiológicas más veloces del mundo. Sin embargo, su presencia en los repositorios públicos de genómica del cáncer no alcanza el 3%. Cuando un algoritmo de aprendizaje automático se entrena sobre genomas homogéneos, memoriza atajos estadísticos que se derrumban al evaluar pacientes de orígenes ancestrales diversos.
El genoma latinoamericano como mosaico biológico.
La población de América Latina es el resultado de cinco siglos de mezcla continua entre poblaciones originarias americanas, europeas y de origen africano. Este fenómeno, denominado técnicamente mezcla ancestral o admixture, genera genomas estructurados en mosaico: segmentos cromosómicos con historias evolutivas dispares coexisten dentro del mismo núcleo celular.
Para la genética computacional, este mosaico representa una herramienta analítica formidable. Debido a que los bloques de desequilibrio de ligamiento son sustancialmente más cortos en poblaciones mezcladas, comparar cómo muta un gen bajo distintos fondos genéticos permite realizar un mapeo fino de variantes causales con una precisión inalcanzable en cohortes genéticamente homogéneas.2 Permite distinguir con exactitud si una mutación somática impulsa la proliferación del tumor o constituye un mero pasajero neutral.
Variantes biológicas con impacto terapéutico directo.
El vacío de datos genómicos tiene consecuencias clínicas inmediatas en los hospitales de la región. En cáncer de pulmón de células no pequeñas, la prevalencia de mutaciones activadoras en el gen EGFR ronda entre el 10% y el 15% en pacientes estadounidenses o europeos. En México, Colombia y Perú, estudios prospectivos rigurosos documentaron mutaciones de EGFR en más del 30% a 35% de los pacientes diagnosticados.3
Esta discordancia epidemiológica altera el estándar de tratamiento: define qué pacientes deben recibir inhibidores de tirosina quinasa de tercera generación como osimertinib en primera línea médica. Del mismo modo, variantes fundadoras específicas en genes de susceptibilidad al daño del ADN como BRCA1 y BRCA2 en linajes latinoamericanos condicionan la sensibilidad a inhibidores de PARP y platinos.4 Omitir la secuenciación profunda de nuestra población impide identificar a quienes más se benefician de estas terapias dirigidas.
Construir infraestructura propia para no importar sesgos.
La respuesta a este desequilibrio no consiste en exportar muestras biológicas hacia laboratorios del hemisferio norte para su análisis externo. Esa práctica histórica genera fuga de soberanía biológica y divorcia la investigación del sistema hospitalario local.
El rigor científico exige construir infraestructura propia integrada al flujo asistencial latinoamericano: consentimientos informados transparentes, biobancos criogénicos con trazabilidad estricta y capacidad operativa de secuenciación y patología digital. Cuando la evidencia se genera dentro del hospital donde se atiende al paciente, los modelos predictivos aprenden la biología real de nuestra población y los hallazgos se traducen de inmediato en mejores decisiones clínicas locales.
Referencias
- Sirugo G, Williams SM, Tishkoff SA. The Missing Diversity in Human Genetic Studies. Cell. 2019;177(1):26-31. doi:10.1016/j.cell.2019.02.048
- Martin AR, Kanai M, Kamatani Y, et al. Clinical use of current polygenic risk scores may exacerbate health disparities. Nat Genet. 2019;51(4):584-591. doi:10.1038/s41588-019-0379-x
- Arrieta O, Cardona AF, Martín C, et al. Updated Frequency of EGFR and KRAS Mutations in NonSmall-Cell Lung Cancer in Latin America: The Latin-American Consortium for the Investigation of Lung Cancer (CLICaP). J Thorac Oncol. 2015;10(5):838-843. doi:10.1097/JTO.0000000000000481
- Carrot-Zhang J, Chambwe N, Damrauer SM, et al. Comprehensive Analysis of Genetic Ancestry and Its Molecular Correlates in Cancer. Cancer Cell. 2020;37(5):639-654. doi:10.1016/j.ccell.2020.04.012