La herramienta bioinformática, puesta a punto por científicos y científicas del CONICET, se basa en inteligencia artificial y determina la cantidad y el tipo de glóbulos blancos infiltrados en tumores.
Investigadores del CONICET desarrollaron una herramienta bioinformática, llamada MIXTURE, que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores. El software ayudará a explicar por qué en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el cáncer. Los resultados fueron publicados en Briefings in Bioinformatics.
“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”, señala Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del CONICET en el Instituto de Biología y Medicina Experimental (CONICET, IBYME).
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.
Los investigadores analizaron con MIXTURE datos de biopsias tumorales de cáncer de mama (703 en total), pulmón (526), cabeza y cuello (494), melanoma (401), y colorrectal (n452) obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA).
“Los resultados revelaron asociaciones entre la proporción de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables clínicas y genéticas”, destaca Elmer Fernández, primer autor del trabajo e investigador del CONICET en el Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (CIDIE, CONICET-UCCOR).
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 (188 en total) tratados con dos tipos de inmunoterapias, anti-CTLA-4 y anti-PD-1/PD-L1, 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”, explica Girotti, quien es responsable del Laboratorio de Inmuno-Oncología Traslacional del IBYME.
Girotti 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, puntualizó Fernández.
Fuente: FIL
Referencia bibliográfica
Elmer A Fernández, Yamil D Mahmoud, Florencia Veigas, Darío Rocha, Matías Miranda, Joaquín Merlo, Mónica Balzarini, Hugo D Lujan, Gabriel A Rabinovich, María Romina Girotti, Unveiling the immune infiltrate modulation in cancer and response to immunotherapy by MIXTURE—an enhanced deconvolution method, Briefings in Bioinformatics, , bbaa317, https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/121874
Sobre investigación:
Elmer Fernández. Investigador independiente. CIDIE.
Yamil D. Mahmoud. Becario doctoral. IBYME:
Florencia Veigas. Becaria doctoral. IBYME.
Darío Rocha. Universidad Nacional de Córdoba.
Matías Miranda. UCCOR.
Joaquín Merlo. Becario doctoral. IBYME
Mónica Balzarini. Investigadora principal. UFYMA (CONICET-INTA).
Hugo D. Lujan. Investigador superior. CIDIE.
Gabriel Rabinovich. Investigador superior. IBYME,
Romina Girotti. Investigadora adjunta. IBYME.
