Redacción
Investigadores españoles han diseñado un método basado en el análisis digital y genómico de tumores y tejido sano de pacientes para saber laagresividad de los tumores de útero y predecir posibles metástasis. El trabajo se ha publicado en la revista Frontiers in Cell and Developmental Biology.
Han desarrollado esta metodología para analizar los elementos que forman parte del frente de invasión tumoral, la interfaz entre el tejido tumoral y el sano
El Grupo de Investigación Traslacional de Tumores Sólidos Pediátricos del Instituto de Investigación Sanitaria Incliva, junto con otros grupos del Programa de Investigación de Tumores de Baja Prevalencia del Ciber de Cáncer (Ciberonc) han desarrollado esta metodología para analizar los elementos que forman parte del frente de invasión tumoral, la interfaz entre el tejido tumoral y el sano. Con este análisis pueden deducir la agresividad de los adenocarcinomas, los tumores que se originan en el endometrio, y leiomiosarcomas, tumores que se originan en el miometrio.
Aunque el cáncer de útero es el más frecuente del aparato reproductor femenino, es de baja prevalencia en la sociedad. Esto explica un conocimiento inferior respecto a otro tipo de tumores más frecuentes. El Grupo de Diagnóstico y Terapia de Precisión del Ciberonc trata de aumentar ese conocimiento.
Con este análisis pueden deducir la agresividad de los tumores de útero adenocarcinomas y leiomiosarcomas
El punto de partida era un estudio previo en el que se empleaban las mismas herramientas para evaluar las diferencias entre estos dos tipos de tumores antes de la metástasis. Ahí ya se observaban pequeñas diferencias en su respuesta antimicrobiana. En el estudio actual, que se ha desarrollado durante dos años, han comparado distintos aspectos de la composición de los elementos del tumor en la zona de invasión al tejido sano en muestras de biopsias de adenocarcinoma y leiomiosarcoma antes y después de su metástasis a pulmón.
En primer lugar, mediante análisis de imagen digital, se han estudiado los patrones de andamiaje de un tipo de fibras de colágeno, las fibras reticulares. La organización de las fibras en el frente de invasión tumoral en otros tumores, como el de mama, ya permite determinar si el tumor tiene un comportamiento más o menos agresivo. En segundo lugar, se ha obtenido información sobre los tipos de células inmunitarias que se infiltran en la zona de invasión, ya que las células inmunes tienen un valor esencial en la lucha contra la agresividad tumoral y han permitido la emergencia de terapias novedosas como la inmunoterapia.
Se han estudiado de forma detallada los cambios epigenómicos y trasnpritómicos de los dos tipos de tumores. Los investigadores observan una clara asociación entre la disposición de las fibras de reticulina, la composición de células inmunitarias y los cambios genómicos
Finalmente, se han estudiado de forma detallada los cambios a dos niveles genómicos. Por una parte, el epigenómico, que determina cómo se ve facilitada la activación de los genes, y por otra el transcriptómico, que muestra qué genes están activos. Comparando estos dos tipos de tumores agresivos de útero, los investigadores han observado una clara asociación entre la disposición de las fibras de reticulina, la composición de células inmunitarias y los cambios genómicos. Estos factores indicarían que un tumor es más agresivo que el otro.
Junto con la supervisión y validación de los patólogos expertos, el desarrollo de estas metodologías integradoras podría incorporarse a la evaluación patológica rutinaria para incrementar la precisión a nivel diagnóstico, pronóstico y terapéutico. El estudio, además de abordar futuras alternativas clínicas de tratamiento oncológico de tumores uterinos agresivos, sienta las bases para una estrecha colaboración multidisciplinar y de alcance transversal en la investigación de otros tipos de tumores más prevalentes.
Intentarán optimizar sistemas de inteligencia artificial, biosensores y modelos 3D sintéticos
Con el fin de desarrollar una estrategia más integrativa, los investigadores intentarán optimizar sistemas de inteligencia artificial, biosensores y modelos 3D sintéticos para identificar posibles dianas terapéuticas e implementar regímenes terapéuticos personalizados. El campo de la oncología de precisión se verá muy beneficiado con la aparición de este tipo de herramientas. Permiten determinar qué elementos de los que componen el tumor son claves para predecir metástasis, qué tipo de terapias novedosas pueden aumentar la efectividad de los tratamientos actuales y cuáles son más específicas y personalizadas para mejorar la calidad de vida de las pacientes.
