En la representaci\u00f3n de este artista, un componente del sistema inmunitario humano conocido como c\u00e9lula T, en la posici\u00f3n inferior izquierda, ataca a una c\u00e9lula cancerosa, en la parte superior derecha. Cr\u00e9dito: Lim Lab <\/p>\n
Una de las nuevas terapias contra el c\u00e1ncer m\u00e1s prometedoras involucra la ingenier\u00eda de c\u00e9lulas del propio sistema inmunitario del cuerpo para atacar los tumores, pero ajustar esos atacantes para preservar los tejidos sanos ha sido un desaf\u00edo. Ahora, una colaboraci\u00f3n de cient\u00edficos inform\u00e1ticos y bioingenieros ha producido una forma de seleccionar objetivos con el mismo tipo de l\u00f3gica que impulsa a las computadoras, prometiendo tratamientos que son m\u00e1s seguros y m\u00e1s ampliamente efectivos. <\/p>\n
En un art\u00edculo publicado en la revista Cell Systems, cient\u00edficos inform\u00e1ticos de la Universidad de Princeton y la Fundaci\u00f3n Simons colaboraron con investigadores de la Universidad de California-San Francisco para estudiar qu\u00e9 suceder\u00eda si las c\u00e9lulas inmunitarias asesinas, un tipo de c\u00e9lulas T, se equipado con la capacidad de reconocer l\u00f3gicamente varios marcadores combinatorios de c\u00e1ncer. Las c\u00e9lulas modificadas atacar\u00edan solo si encontraran una combinaci\u00f3n espec\u00edfica, como los marcadores A y B, pero no el marcador C. Los resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de las c\u00e9lulas T para matar una amplia variedad de c\u00e9lulas tumorales mientras evitan los tejidos sanos. <\/p>\n
Ruth Dannenfelser, quien obtuvo su Ph.D. en inform\u00e1tica en Princeton, ahora es cient\u00edfica de datos en la Universidad de Rice.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n demuestra que es posible superar lo que parec\u00eda una compensaci\u00f3n fundamental, dijo Ruth Dannenfelser, la primera autora del art\u00edculo, cuyo trabajo sobre el tema de fue parte de su Ph.D. investigaci\u00f3n en ciencias de la computaci\u00f3n en Princeton. \u00abDe todas las muestras de c\u00e1ncer de un tipo de tumor determinado, \u00bfa cu\u00e1ntas de ellas afecta realmente la terapia?\u00bb dijo Dannenfelser, ahora cient\u00edfico de datos en la Universidad de Rice. \u00abPuede tener algo que sea realmente espec\u00edfico, pero que potencialmente se dirija solo a unas pocas c\u00e9lulas cancerosas en lugar de matarlas a todas en un paciente. O puede tener algo que ataque a todas las c\u00e9lulas cancerosas y sea ampliamente \u00fatil para muchos pacientes, pero tambi\u00e9n destruyen potencialmente muchos tejidos normales\u00bb. Incluso dentro del tumor de un solo paciente, las c\u00e9lulas cancerosas suelen ser tan diversas que las terapias de c\u00e9lulas T dirigidas, conocidas como terapias CAR-T, matan solo una fracci\u00f3n de ellas.<\/p>\n
En su art\u00edculo, los investigadores abordaron este tema. desaf\u00edo y mostr\u00f3 numerosas combinaciones prometedoras de marcadores de superficie celular, conocidos como ant\u00edgenos, que se dirigen a una amplia gama de tumores y dejan los tejidos sanos solos. Particularmente prometedoras fueron las combinaciones de ant\u00edgenos tumorales que ya se estaban probando en ensayos cl\u00ednicos combinados con otros nuevos descubiertos mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico. Para demostrar la prueba del principio, los investigadores programaron una de las combinaciones que descubrieron en las c\u00e9lulas T humanas y las probaron en el laboratorio contra el carcinoma de c\u00e9lulas renales, un tipo de c\u00e1ncer de ri\u00f1\u00f3n. El tratamiento fue muy eficaz contra las c\u00e9lulas cancerosas, pero no atac\u00f3 las c\u00e9lulas sangu\u00edneas sanas ni las c\u00e9lulas pulmonares que tambi\u00e9n portan uno de los ant\u00edgenos, pero no ambos.<\/p>\n
Un desaf\u00edo clave en el dise\u00f1o de terapias contra el c\u00e1ncer es distinguir entre c\u00e9lulas sanas ( representadas como c\u00edrculos) y c\u00e9lulas cancerosas (tri\u00e1ngulos). Los investigadores programaron c\u00e9lulas inmunitarias humanas con una l\u00f3gica similar a la de una computadora para tomar \u00abdecisiones\u00bb basadas en combinaciones de marcadores que pueden aparecer en tejidos sanos, como el pulm\u00f3n o el colon, o en tumores. En este ejemplo, el uso de los marcadores A o B solos captura tanto las c\u00e9lulas sanas como las cancerosas, mientras que combinarlos apunta solo a las c\u00e9lulas cancerosas en la parte superior derecha del \u00faltimo panel. Imagen cortes\u00eda de Ruth Dannenfelser. Cr\u00e9dito: Universidad de Princeton <\/p>\n
El nuevo m\u00e9todo re\u00fane dos importantes l\u00edneas de investigaci\u00f3n. Los investigadores de la UCSF, dirigidos por el bioingeniero Wendell Lim, han sido pioneros en los m\u00e9todos para programar las c\u00e9lulas T para que utilicen la l\u00f3gica booleana, las combinaciones de \u00aby\u00bb o \u00abo\u00bb y \u00abno\u00bb que son la base de todas las operaciones inform\u00e1ticas, que esencialmente convierten a las c\u00e9lulas en peque\u00f1os dispositivos inform\u00e1ticos. Investigadores del Centro Lewis-Sigler de Gen\u00f3mica Integrativa de Princeton y del Instituto Flatiron de la Fundaci\u00f3n Simons, dirigidos por la cient\u00edfica inform\u00e1tica Olga Troyanskaya, aplican t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para modelar procesos biol\u00f3gicos complejos y estados patol\u00f3gicos, incluido el an\u00e1lisis de datos a gran escala del genoma. .<\/p>\n
\u00abLa combinaci\u00f3n de bioingenier\u00eda celular y ciencia de datos es excepcionalmente poderosa\u00bb, dijo Troyanskaya. \u00abLa integraci\u00f3n de estos campos nos permite aprovechar las grandes colecciones de datos moleculares para proponer combinaciones de marcadores que pueden dirigir con precisi\u00f3n estas c\u00e9lulas T de ingenier\u00eda avanzada al c\u00e1ncer, evitando las c\u00e9lulas normales\u00bb.<\/p>\n
Dannenfelser dijo que la innovaci\u00f3n clave es la capacidad de su algoritmo para clasificar de manera eficiente un gran n\u00famero de posibles combinaciones de ant\u00edgenos, priorizando las que probablemente logren una amplia efectividad contra tipos de c\u00e1ncer espec\u00edficos con un efecto m\u00ednimo en las c\u00e9lulas sanas. El grupo comenz\u00f3 con 2.358 mol\u00e9culas de ant\u00edgenos presentes en la superficie de las c\u00e9lulas y accesibles a las c\u00e9lulas inmunitarias que buscan dichas mol\u00e9culas. Combinar pares de esos ant\u00edgenos en comandos l\u00f3gicos como \u00abatacar solo c\u00e9lulas con A y B\u00bb o \u00abatacar solo c\u00e9lulas con A y no B\u00bb dar\u00eda como resultado m\u00e1s de 2,5 millones de combinaciones. Agregar un tercer ant\u00edgeno a la l\u00f3gica aumentar\u00eda las posibles operaciones l\u00f3gicas a m\u00e1s de 2 mil millones. Los algoritmos compararon todas las combinaciones para 33 tipos de tumores, probando su potencial para evitar apuntar a 34 tejidos principales sanos.<\/p>\n
\u00abPara cada tipo de tumor, evaluamos todas las combinaciones posibles por su potencial de discriminaci\u00f3n\u00bb, dijo Dannenfelser. \u00abEsa es la parte genial de nuestro m\u00e9todo; si intentara hacer esto a mano, simplemente no hay manera\u00bb.<\/p>\n
Es demasiado pronto para saber si alguna de las combinaciones que encontr\u00f3 el grupo ser\u00eda un buen tratamiento contra el c\u00e1ncer, pero el m\u00e9todo brinda a los investigadores farmac\u00e9uticos una poderosa herramienta para iniciar el proceso. Los fabricantes de terapias de c\u00e9lulas T podr\u00edan probar r\u00e1pidamente combinaciones prometedoras en c\u00e9lulas y luego pasarlas a estudios en animales para una mayor investigaci\u00f3n, dijo Dannenfelser.<\/p>\n
\u00abEste trabajo realmente nos est\u00e1 ayudando a dise\u00f1ar c\u00e9lulas terap\u00e9uticas candidatas cl\u00ednicas de una manera mucho m\u00e1s enfoque sistem\u00e1tico\u00bb, dijo Lim. \u00abEl espacio de posibilidades es demasiado grande para construir y probar c\u00e9lulas T para cada combinaci\u00f3n posible. Este algoritmo hace que el problema de dise\u00f1ar c\u00e9lulas terap\u00e9uticas de precisi\u00f3n sea mucho m\u00e1s manejable, rentable y realista\u00bb.<\/p>\n
El laboratorio Lim Desde entonces, ha demostrado c\u00f3mo m\u00faltiples sensores de ant\u00edgenos moleculares pueden conectarse en cadena para crear muchos circuitos complejos de reconocimiento de c\u00e1ncer. Su sistema, descrito en un art\u00edculo en Science el 27 de noviembre, se puede usar de manera \u00abplug and play\u00bb para crear c\u00e9lulas T con circuitos l\u00f3gicos personalizados que reconocen con precisi\u00f3n las c\u00e9lulas enfermas.<\/p>\n
La perspectiva de Los nuevos tratamientos que surgen de su investigaci\u00f3n son emocionantes para Dannenfelser, quien comenz\u00f3 la escuela de posgrado sin saber si estaba interesada en seguir la investigaci\u00f3n como carrera. Se inscribi\u00f3 en un programa de maestr\u00eda en el Departamento de Computaci\u00f3n porque no estaba segura de querer obtener un doctorado. A medida que avanzaba, la cultura de apoyo del laboratorio Troyanskaya la ayud\u00f3 a seguir adelante.<\/p>\n
\u00abOlga es una gran mentora porque te da algunas instrucciones, pero realmente te deja tomar las riendas\u00bb, dijo Dannenfelser, quien ahora trabaja en el laboratorio de Vicky Yao, profesora asistente en Rice y tambi\u00e9n ex miembro del grupo Troyanskaya. Cuando Troyanskaya y Lim de la UCSF quisieron colaborar, el trabajo de encontrar mejores combinaciones de ant\u00edgenos recay\u00f3 en Dannenfelser. \u00abMe emparej\u00f3 con Wendell y dijo: ‘An\u00edmate y mira lo que puedes encontrar'\u00bb. <\/strong> Ruth Dannenfelser et al. Poder discriminatorio del reconocimiento de ant\u00edgeno combinatorio en terapias de c\u00e9lulas T contra el c\u00e1ncer, Cell Systems (2020). DOI: 10.1016\/j.cels.2020.08.002 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Cell Systems <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Princeton Cita<\/strong>: La computaci\u00f3n empodera a las c\u00e9lulas inmunitarias para matar el c\u00e1ncer (2020, 1 de diciembre) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-12-empowers -immune-cells-cancer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En la representaci\u00f3n de este artista, un componente del sistema inmunitario humano conocido como c\u00e9lula T, en la posici\u00f3n inferior izquierda, ataca a una c\u00e9lula cancerosa, en la parte superior derecha. Cr\u00e9dito: Lim Lab Una de las nuevas terapias contra el c\u00e1ncer m\u00e1s prometedoras involucra la ingenier\u00eda de c\u00e9lulas del propio sistema inmunitario del cuerpo … Continuar leyendo \u00abLa inform\u00e1tica permite que las c\u00e9lulas inmunitarias maten el c\u00e1ncer\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-12149","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12149","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12149"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12149\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12149"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12149"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12149"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}