Investigadores argentinos desarrollaron una herramienta bioinformática que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores.
Se trata de un gran avance para consolidar a la inmunoterapia como estrategia contra el cáncer. La inmunoterapia induce al sistema inmunológico a defenderse del tumor en lugar de atacarlo directamente como ocurre con la quimioterapia.
Algunas inmunoterapias fallan y no se sabe por qué. Una parte crucial del sistema inmunológico son los glóbulos blancos que interacciones con el tumor y lo infiltran. Hay de diferentes tipos. Conocer esas interacciones ayudará a desarrolla terapias más efectivas.
Detalles del desarrollo fueron publicados en la revista Briefings in Bioinformatics. El primer autor es Elmer Fernández, investigador del Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (Cidie), de la Universidad Católica de Córdoba (UCC) y del Conicet.
“Los resultados revelaron asociaciones entre la proporción de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables clínicas y genéticas”, indicó Fernández.
Del trabajo también participaron Hugo Luján, del Cidie, y Gabriel Rabinovich, investigador cordobés que trabaja en el Instituto de Biología y Medicina Experimental (Ibyme).
"Entender la asociación entre la composición de células inmunes que infiltran los tumores y los mecanismos de resistencia a las terapias existentes permitiría buscar alternativas terapéuticas para estos pacientes", señaló Romina Girotti, directora del estudio y también investigadora del Ibyme.
El equipo se completa con Yamil Mahmoud, Florencia Veigas y Joaquín Merlo, del Ibyme; Darío Rocha, de la Universidad Nacional de Córdoba; Matías Miranda, de la UCC; y Mónica Balzarini, del Conicet.
Resultados
El software está dotado de un algoritmo basado en aprendizaje automático o “machine learning”, una rama de la inteligencia artificial, que incorpora conceptos de ciencia de datos para optimizar el análisis de datos biológicos a nivel molecular.
El software se llama Mixture. Con esta tecnología, los investigadores analizaron datos de biopsias tumorales de cáncer de mama (703 en total), pulmón (526), cabeza y cuello (494), melanoma (401) y colorrectal (452) obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA).
Por ejemplo, en el caso de cáncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de sobrevida de pacientes y el infiltrado de diferentes células del sistema inmune (macrófagos M1 y M2, y células T CD4+ de memoria) en los tumores.
En cuatro grupos de pacientes con melanoma tratados con dos tipos de inmunoterapias, los científicos comprobaron que los que no respondían a esos tratamientos tenían un mayor infiltrado de células inmunes conocidas como macrófagos M2.
"En cambio, observamos que los pacientes que responden bien a esas terapias tienen un mayor infiltrado de células inmunes T-CD8, que son las encargadas de eliminar a las células tumorales", explicó Girotti a la agencia Cyta, de la Fundación Leloir.
Y agregó que el estudio de la composición celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitiría establecer nuevos biomarcadores para predecir mejor qué pacientes responderían a una inmunoterapia.
Para todos los tipos de cáncer, los investigadores establecieron relaciones entre factores genéticos (que varían entre las personas) y el tipo y cantidad de células inmunes infiltradas en los tumores. Asimismo, determinaron de qué manera la asociación entre esas dos variables incidía, a favor o en contra, en la respuesta de los pacientes a las inmunoterapias.
“Esta caracterización echa luz sobre potenciales terapias o estrategias de monitoreo del paciente”, afirmó Girotti.
Mixture es de libre acceso a la comunidad científica y se puede aplicar a cualquier tipo de tumor.
