Investigadores argentinos desarrollaron una herramienta bioinformática que puede cuantificar «de manera muy precisa» la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores, lo que ayudaría a explicar por qué en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el cáncer, informaron este jueves sus desarrolladores pertenecientes a la Universidad Católica de Córdoba (UCC) y el Conicet.
Mixture, el nombre que lleva la herramienta, es un software que permite comparar la secuenciación genética de la muestra de un tumor con la secuenciación genética de las células del sistema inmune y estimar, a partir de encontrar las coincidencias, qué porcentaje de cada una de estas células está presente en el tumor.
«Lo que nosotros hicimos fue mejorar algoritmos que ya existían que son alimentados por niveles de expresión de los genes de una muestra tumoral; a la vez, los ‘niveles de expresión’ se obtienen a través de otra tecnología que es la secuenciación genética (que es la traducción en letras y números del material genético)», detalló a Télam Elmer Fernández, investigador del Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (Cidie), que depende de la UCC y del Conicet.
Y continuó: «Esa secuencia de cada gen de la muestra la ingresamos y el software la analiza y compara con los perfiles de expresión de los tipos celulares del sistema inmune y estima la cantidad de los 22 tipos celulares codificados en una matriz de expresión de genes de esos tipos celulares: por ejemplo, del tipo 1 tenés 15%, del tipo 2 nada».
Fernández indicó que la potencia de este desarrollo es que «mejora las tecnologías que estaban disponibles anteriormente porque es una herramienta mucho más precisa» y permite «estudiar el contenido del microentorno tumoral y comprender cómo interactúa con el sistema inmune, evaluar la respuesta de un paciente frente a un tratamiento, entre otros».
«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 por su parte la doctora en Biología Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del Instituto de Biología y Medicina Experimental (Ibyme), dependiente del Conicet.
En el estudio, que fue publicado en la revista «Briefings in Bioinformatics», los investigadores analizaron datos de biopsias tumorales de cáncer de mama (703), 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 Fernández, doctor en Bioingeniería e Inteligencia Artificial Aplicada.
Por ejemplo, en el caso del cáncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de sobrevida de pacientes y el infiltrado de diferentes células del sistema inmune en los tumores, informó la Agencia CyTA-Leloir.
En tanto que en cuatro grupos de pacientes con melanoma (188 en total) tratados con dos tipos de inmunoterapias, 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.
De esta manera, los investigadores establecieron relaciones entre factores genéticos (que varían entre las personas) y el tipo y cantidad de células inmunes infiltradas en los tumores y 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.
El sotware Mixture es de libre acceso a la comunidad científica y se puede aplicar a cualquier tipo de tumor, puntualizó Fernández.
Del estudio 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 el Conicet; Matías Miranda, de la UCC; y Mónica Balzarini, del Conicet.