MADRID, 15 Feb. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai, en colaboración con el Consorcio de Análisis de Tumores Proteómicos Clínicos de los Institutos Nacionales de Salud, el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas, Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Facultad de Medicina Miller de la Universidad de Miami, (todos en Estados Unidos) han revelado una comprensión detallada de las respuestas inmunes en el cáncer, lo que marca un avance significativo en el campo. Los hallazgos se publican en 'Cell'.
Utilizando datos de más de 1000 tumores de 10 tipos de cáncer diferentes, el estudio es el primero en integrar ADN, ARN y proteómica (el estudio de las proteínas), lo que revela la compleja interacción de las células inmunitarias en los tumores. Los datos provienen del Consorcio de Análisis Clínico Proteómico de Tumores (CPTAC), un programa del Instituto Nacional del Cáncer.
Al examinar de cerca genes y proteínas en los tejidos tumorales, los investigadores observaron varios patrones en la activación y supresión inmune. Cada tipo de respuesta inmune se relacionó con cambios en las funciones genéticas, como cómo se modifican los genes, los mensajes que envían y las proteínas que producen. Al proporcionar una huella molecular completa de la respuesta inmune en el cáncer, se espera que este estudio facilitar el desarrollo de futuras estrategias de inmunoterapia.
Un hallazgo clave fue que entre siete subtipos identificados mediante modelos estadísticos avanzados, cinco incluían tumores de diez tipos diferentes de cáncer, lo que sugiere respuestas inmunes compartidas entre estos tumores. Esto indica que ciertos tratamientos que estimulan el sistema inmunitario podrían funcionar bien para muchos tipos de cáncer.
Asimismo, un aspecto novedoso de la investigación surge de los profundos datos fosfoproteómicos generados para más de 1.000 tumores. Estos datos permiten a los investigadores ver cómo se modifican las proteínas. De esta forma se pudieron descubrir computacionalmente un conjunto de nuevos objetivos farmacológicos clave.
Como parte de la investigación, una herramienta de aprendizaje automático aplicada a imágenes de patología digital también demostró correlaciones entre diferentes tipos de respuestas inmunes y la presencia de ciertas células inmunes, lo que mejoró la comprensión del entorno dentro y alrededor de los tumores. A continuación, los investigadores planean validar aún más sus hallazgos y aprovechar los conocimientos de los estudios clínicos en curso centrados en inmunoterapias.
