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La radioterapia es una de las terapias más utilizadas contra el cáncer. Sin embargo, a pesar de su uso prolongado y amplio, la radioterapia tiende a ser más un tratamiento único para todos, sin tener en cuenta la biología del tumor de un paciente individual. Los investigadores del Moffitt Cancer Center están tratando de mejorar la personalización de la radioterapia a través de modelos informáticos. En un nuevo estudio publicado en la revista Neoplasia, modelan cómo las interacciones entre las células cancerosas y las células inmunitarias, y sus respuestas posteriores a la radiación, impactan en el tumor. Proponen que su modelo puede ayudar a predecir cómo responden los pacientes a la radioterapia.
Los pacientes con cáncer responden de manera diferente a la radioterapia según el tipo de tumor que tengan, así como los factores genéticos individuales. Además, los tumores contienen una variedad de diferentes células inmunitarias, redes vasculares y arquitectura del tejido circundante que influyen en gran medida en las respuestas al tratamiento. Por ejemplo, la presencia de una gran cantidad de células inmunitarias supresoras permite que las células tumorales escapen a la muerte celular, mientras que una gran cantidad de células efectoras inmunitarias puede promover la muerte de las células cancerosas. Muchas terapias emergentes intentan mejorar la radioterapia aumentando los efectos de las células efectoras inmunitarias; sin embargo, dada la amplia gama de dosis de radiación, programas y escenarios de tiempo, es difícil determinar el mejor enfoque clínico.
Los investigadores de Moffitt decidieron aprovechar los avances en modelos matemáticos para mejorar su comprensión de respuestas celulares a la radioterapia. Desarrollaron un modelo informático para estudiar la relación entre el entorno inmunitario del tumor y la respuesta de un tumor a la radioterapia, con y sin factores específicos del paciente. Dentro de su modelo, incluyeron factores como la proliferación celular, la migración, la muerte celular, la motilidad de las células inmunitarias, las interacciones de célula a célula y el impacto citotóxico de la radiación.
A partir de su modelo, el equipo de investigación descubrió que las células tumorales escapará de la depredación inmunitaria o será erradicado por el sistema inmunitario en función del número de células inmunosupresoras y efectoras presentes. Analizaron muestras de 10 469 pacientes en 31 tipos de tumores y pudieron estimar el número de células tumorales, efectoras inmunitarias y supresoras inmunitarias en cada tumor. Mapearon estos resultados en su modelo para revelar que la radioterapia tiene el potencial de cambiar el entorno inmunológico a uno que apoye la erradicación del tumor, mientras que otros tumores que no experimentan este cambio probablemente volverán a crecer. Los investigadores combinaron los factores que predijeron estos cambios inducidos por la radiación en un Radiation Immune Score (iRIS) individual.
Luego, los investigadores usaron su modelo para analizar datos de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) que recibieron radiación y demostraron que la puntuación iRIS se correlaciona con las respuestas tumorales a la radiación y la supervivencia general de los pacientes. Descubrieron que la combinación de los valores de iRIS con un segundo biomarcador que estima la radiosensibilidad del tumor, llamado índice de radiosensibilidad (RSI), estratifica las respuestas de los pacientes a la radioterapia, y las puntuaciones bajas de RSI e iRIS se asocian con una mayor radiocurabilidad.
Con este modelo, podría ser posible simular cómo los pacientes individuales responderían a la radiación y predecir la dosis mínima de radiación requerida para lograr el control del tumor con y sin la ayuda de agentes inmunodirigidos. Con su modelo, se predijo que aproximadamente la mitad de los pacientes con NSCLC tendrían un control tumoral duradero con una dosis de radiación más baja, mientras que el 40 % necesitaba una dosis de radiación más alta.
«Las simulaciones del modelo basado en agentes predicen que algunos pacientes pueden necesitar aumento de la dosis de radiación o tratamiento combinado con inmunoterapias, mientras que otros podrían reducirse drásticamente para utilizar entornos inmunitarios favorables», dijo el autor principal del estudio, Heiko Enderling, Ph.D., miembro asociado del Departamento de Oncología Matemática Integrada de Moffitt. «Este enfoque interdisciplinario es el primer paso hacia una comprensión conceptual de la contribución de la radiosensibilidad molecular intrínseca de las células y la modulación ambiental inmunitaria extrínseca de las células cancerosas de la respuesta a la radiación».
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Atravesando el escudo protector del tumor Más información: Juan CL Alfonso et al, La dinámica del ecosistema inmune a tumores define un puntaje de inmunidad a la radiación individual para predecir la radiocurabilidad del pancáncer, Neoplasia (2021). DOI: 10.1016/j.neo.2021.09.003 Información de la revista: Neoplasia
Proporcionado por H. Lee Moffitt Cancer Center & Research Institute Cita: Uso de modelos informáticos para predecir las respuestas tumorales de los pacientes a la radioterapia (18 de octubre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2021-10-patient-tumor-responses-therapy.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.