Investigadores de la Escuela de Medicina de Icahn en el Hospital Mount Sinai de Nueva York (Estados Unidos) han creado el primer modelo matemático que puede predecir de qué manera un paciente con cáncer se beneficiará de algunas inmunoterapias, según un estudio publicado en Nature.
Cabe recordar que los oncólogos llevan mucho tiempo esperando alguna herramienta o sistema que les permita descubrir qué pacientes y de qué forma responderán a los tratamientos con inhibidores de los puntos de control inmunitario (PD-1) que en los últimos años se han desarrollado, identificando mejor en qué casos un tumor se trata con más éxito que en otros.
Al respecto, el modelo matemático propuesto que, capta aspectos de la evolución del tumor y las interacciones subyacentes del tumor con el sistema inmune, le permite ser más precisos que los biomarcadores genómicos previos para predecir cómo responderá el tumor a la inmunoterapia.
Para su diseño, los investigadores utilizaron datos de pacientes con melanoma y cáncer de pulmón tratados con inhibidores del punto de control inmunitario, rastreando múltiples propiedades dentro de la respuesta inmune a los fármacos, particularmente los neoantígenos, que son específicos de las mutaciones de los tumores en crecimiento.
Como explica Benjamin Greenbaum, autor principal de este hallazgo, “presentamos un enfoque multidisciplinar para estudiar la inmunoterapia y la vigilancia inmune de los tumores”, esperando que su hallazgo sirva para, en un futuro, obtener un modelo predictivo mecánico de respuesta “o diseñar terapias que aprovechen aún más la forma en que el sistema inmune reconoce los tumores”. De hecho, su modelo tiene el potencial de ayudar a encontrar nuevas dianas terapéuticas dentro del sistema inmune o de diseñar futuras vacunas para pacientes que habitualmente no responden a la inmunoterapia.
Los neoantígenos tienen el potencial de ser objetivos principales de la inmunoterapia, y el marco propuesto probablemente será útil en estudios de resistencia adquirida que puede ser clave para comprender las circunstancias en las que estos tratamientos causan efectos secundarios similares a los autoinmunes.
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