Los atlas genómicos de referencia se construyeron sobre poblaciones de ascendencia europea.
La mayor parte de los medicamentos oncológicos aprobados en las últimas dos décadas se concibieron a partir de bases de datos genómicas 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 pierden capacidad predictiva al evaluar pacientes con antecedentes ancestrales diversos.
El mosaico ancestral latinoamericano acorta los bloques de ligamiento y afina el mapeo funcional.
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, esta arquitectura representa una herramienta analítica de alto valor. 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 resolución difícil de alcanzar en cohortes genéticamente homogéneas.2 Permite distinguir con exactitud si una mutación somática impulsa la proliferación tumoral o constituye una alteración pasajera neutral.
La prevalencia diferencial de mutaciones en EGFR y BRCA altera la selección de terapias dirigidas.
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.
Generar datos genómicos en el entorno hospitalario local evita transferir sesgos a los modelos clínicos.
La respuesta a este desequilibrio no consiste en exportar muestras biológicas hacia centros 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 directamente 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