La herramienta puede revelar subtipos de cáncer por comunidades celulares en las que se encuentran
La herramienta EcoTyper ha permitido a los investigadores de Stanford comprender mejor cómo se comportan las células, como estas células de cáncer de pulmón, en diferentes entornos. Crédito: David A. Litman/Shutterstock.com
Investigadores del Instituto Stanford de Biología de Células Madre y Medicina Regenerativa han ideado una herramienta para examinar cómo las células se comportan e interactúan en diversos entornos del cuerpo. Lo han usado para comprender mejor cómo se desarrolla el cáncer y cómo se puede tratar.
«Ahora podemos ver los componentes básicos del tejido, la forma en que se estructura todo el ecosistema celular, en lugar de solo mirar los tipos de células presentes», dijo Aaron Newman, Ph.D., profesor asistente de ciencia de datos biomédicos y un miembro del instituto. «Es una forma mucho más poderosa de ver la organización de los tejidos».
La herramienta, llamada EcoTyper, combina nuevos algoritmos informáticos con los desarrollados previamente por los investigadores para analizar los tipos de células, cómo se organizan en relación con entre sí, y qué tipo de mensajes de ARN están creando las células. Los investigadores pudieron analizar las interacciones de las células en grandes cantidades de tejido a granel, utilizando análisis informáticos para determinar dónde viven ciertos subtipos de células en el tejido y cómo interactúan con sus vecinas.
«EcoTyper es único en su capacidad de decodificar la arquitectura celular de los tejidos en alta definición y escala masiva de manera rentable», dijo Newman. «Esto incluye poder analizar los tipos de muestras de tejido almacenados después de biopsias o ensayos clínicos, que de otro modo serían difíciles y costosos de analizar de esta manera».
Otra ventaja de EcoTyper es que los investigadores pueden usar una gran cantidad de reservas de tejidos almacenados y bases de datos públicas para ejecutar ensayos clínicos virtuales, lo que han hecho para analizar miles de casos de cáncer de una manera altamente rentable, dijo Newman.
Se publicó un artículo que describe la herramienta en septiembre. 30 en la revista Cell. Newman, junto con el profesor asistente de ciencia de datos biomédicos Andrew Gentles, Ph.D., son coautores principales del artículo, que muestra las capacidades de EcoTyper con un análisis de la arquitectura del tejido en diferentes tipos de tumores cancerosos sólidos. Los autores principales son los académicos posdoctorales Bogdan Luca, Ph.D., y Chlo Steen, Ph.D.
Un artículo complementario, publicado el 30 de septiembre en la revista Cancer Cell, describe cómo se usó EcoTyper para identificar subtipos de células de linfoma. Newman y Ash Alizadeh, MD, Ph.D., profesor de oncología, son los autores principales de ese artículo. Los autores principales son Chlo Steen, Ph.D., y Bogdan Luca, Ph.D.
Células cancerosas ‘EcoTyping’ y sus vecinas
Si bien el cáncer de pulmón puede verse muy diferente de cáncer de vejiga u otros tipos de tumores cancerosos bajo el microscopio, EcoTyper permitió a los investigadores encontrar 10 comunidades multicelulares distintas, denominadas «ecotipos», que existen en más de una docena de tipos de tumores diferentes. También encontraron que la presencia o ausencia de ciertos ecotipos en un tumor era altamente predictiva de los resultados y, a menudo, indicaba qué tipos de tratamiento funcionarían mejor, incluso para diferentes tipos de cáncer, dicen los investigadores.
«Nosotros encontró un ecotipo que era predictivo de una buena respuesta a una inmunoterapia en particular», dijo Luca. «De hecho, fue incluso mejor predictor que otros biomarcadores candidatos que probamos, incluso aquellos que se buscaban específicamente para predecir la respuesta». Además, con EcoTyper, los investigadores pudieron predecir si una lesión premaligna, un crecimiento anormal que puede volverse canceroso en los pulmones, regresaría espontáneamente o se convertiría en cáncer de pulmón.
«EcoTyper puede proporcionar una plataforma para futuros terapias, porque tiene una mejor idea de las células malas en un tumor que quiere atacar», dijo Gentles. Este enfoque en las poblaciones de células que interactúan en un tumor es diferente de los enfoques actuales, que generalmente se enfocan en «mutaciones impulsoras» o genes a lo largo de una ruta determinada. «Muchas terapias contra el cáncer se enfocan en un tipo de célula o gen determinado, pero siempre hay otras células que contribuyen al cáncer o células que no tienen esa mutación genética», y esos son objetivos de tratamiento igualmente valiosos, agregó.
Pasando al cáncer de la sangre más común
Los investigadores cuyo artículo se publicó en Cancer Cell buscaban discernir si existen dos subtipos diferentes de cierto tipo de linfoma, como se ha aceptado generalmente en el campo. Usando EcoTyper, analizaron el microambiente que se encuentra entre y alrededor de las células de linfoma de células B grandes difusas. Al observar cómo las células cancerosas y no cancerosas se organizaron e interactuaron, pudieron diferenciar no solo dos subtipos, sino nueve subtipos diferentes de este linfoma.
Debido a que los investigadores estaban trabajando en muestras de tejido de casos de linfoma, también tenían un registro de cómo les iba a los pacientes. «Descubrimos que no solo había muchos más subtipos de este linfoma de células B que los reconocidos anteriormente, sino que también pudimos demostrar que saber qué subtipo tenían las personas nos dio una mejor capacidad para hacer predicciones sobre cómo probablemente progresaría el cáncer, «, dijo Steen.
Los investigadores pudieron encontrar resultados positivos de un ensayo clínico de un medicamento para el linfoma que parecía fallar. De hecho, los investigadores volvieron a realizar el ensayo clínico, esta vez empleando EcoTyper e incluyendo su nueva comprensión de cuántos tipos más de este linfoma de células B había.
«Lo que vimos fue que, de hecho, había un subtipo de linfoma específico que respondió a la terapia», dijo Alizadeh. «Pero en el ensayo original, no pudieron identificar estos otros subtipos, por lo que esta prometedora señal de eficacia se perdió entre los resultados negativos para todos los demás subtipos de linfoma».
«Ser capaz de encontrar el elaborar tratamientos contra el cáncer efectivos basados en los subtipos particulares de cáncer es el epítome de la salud de precisión y la medicina personalizada», añadió Alizadeh. «EcoTyper nos ayuda a hacer eso».
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Los ‘ecotipos’ del cáncer de mama presentan un nuevo camino hacia el tratamiento personalizado Más información: Bogdan A. Luca et al, Atlas of Clinically Distinte Cell States and Ecotypes Through Human Solid Tumores, Célula (2021). DOI: 10.1016/j.cell.2021.09.014
Chlo B. Steen et al, El panorama de los estados y ecosistemas de las células tumorales en el linfoma difuso de células B grandes, Cancer Cell (2021). DOI: 10.1016/j.ccell.2021.08.011 Información de la revista: Cancer Cell , Cell