Los autores del estudio: Romina Girotti, Elmer Fernández, Gabriel Rabinovich, Hugo Lujan, Yamil Mahmoud, Joaquín Merlo, Florencia Veigas, Mónica Balzarini, Matías Miranda y Darío Rocha.
La herramienta bioinformática, puesta a punto por científicos argentinos, se basa en inteligencia artificial y determina la cantidad y el tipo de glóbulos blancos infiltrados en tumores.
Ayudará a explicar por qué en algunos pacientes fallan las inmunoterapias y contribuirá al diseño de alternativas terapéuticas efectivas.
Investigadores argentinos 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.
“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 la doctora en Biología 👩🔬Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del Instituto de Biología y Medicina Experimental (IBYME), dependiente del CONICET.
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”, destacó el doctor en Bioingeniería e Inteligencia Artificial Aplicada 👨🔬Elmer Fernández, primer autor del trabajo e investigador del Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (CIDIE), que depende de la Universidad Católica de Córdoba (UCC) y del CONICET.
MIXTURE es una herramienta bioinformática que cuantifica de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores.
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”, explicó👩🔬 Girotti, responsable del Laboratorio de Inmuno-Oncología Traslacional del IBYME e investigadora del CONICET.
👩🔬 Girotti agregó que el estudio de la composición celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitiría establecer nuevos biomarcadores para predecir mejor que 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.
El estudio fue publicado en la revista “Briefings in Bioinformatics”.
Y también participaron 👨🔬Gabriel Rabinovich, 👨🔬Yamil Mahmoud, 👩🔬Florencia Veigas y 👨🔬Joaquín Merlo, del IBYME y del CONICET; 👨🔬Darío Rocha, de la Universidad Nacional de Córdoba;👨🔬 Hugo Lujan, del CIDIE y del CONICET; 👨🔬Matías Miranda, de la UCC; y 👩🔬Mónica Balzarini, del CONICET.
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