Desarrollan un modelo computacional para luchar contra el cáncer

El uso de diferentes modelos de inteligencia artificial en el campo de la salud, ha permitido importantes avances en el tratamiento y el diagnóstico de diferentes enfermedades. El más reciente de ellos fue realizado por científicos del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins y del Instituto Bloomberg~Kimmel para la Inmunoterapia del Cáncer. Los científicos de ambos centros han desarrollado un modelo informático para ayudar a identificar células inmunitarias que combaten los tumores en pacientes con cáncer de pulmón, principalmente aquellos que reciben tratamiento con inhibidores de puntos de control inmunitarios (aquellos que ayudan a que el sistema inmune identifique con más rapidez y eficiencia las células tumorales).

En su estudio publicado en Nature Communications, un equipo liderado por Kellie Smith, demostró que su modelo informático de tres genes "MANAscore" puede identificar las células inmunitarias a las que se dirigen las terapias con inhibidores de puntos de control inmunitarios. También ayudó al equipo a identificar diferencias asociadas con la respuesta del paciente a la inmunoterapia.

"Hemos desarrollado una forma de identificar las células a las que se dirigen directamente los inhibidores de puntos de control inmunitarios y, si podemos identificarlas, podemos estudiarlas – explica Smith, en un comunicado -. Si podemos estudiarlas, eso significa que podemos identificar mejores biomarcadores y objetivos para la inmunoterapia combinada".

Este tipo de terapia se utiliza para tratar docenas de tipos de cáncer y funcionan liberando células inmunitarias que destruyen tumores, llamadas células T, que son desactivadas por la proteína PD-1. Los inhibidores de PD-1 vuelven a activar las células T del paciente, lo que permite que el sistema inmunitario combata el cáncer de manera más eficaz. Pero no todos los pacientes responden a estas terapias, y los científicos necesitan saber por qué.

El equipo de Smith ayudó a desarrollar la tecnología MANAFEST (Expansión funcional de neoantígenos asociados a mutaciones de células T específicas), que se describió en un estudio publicado en 2018 en Cancer Immunology Research. Gracias a él se demostró que las células inmunes activadas por inmunoterapia comparten un perfil de expresión genética común. El nuevo estudio se basa en este trabajo para desarrollar el modelo informático.

"Nuestro modelo nos permite omitir un proceso costoso y que requiere mucho tiempo para identificar las células a las que se dirige la inmunoterapia, y nos ayudará a identificar por qué algunas personas responden a ella y otras no – añade Smith -. No somos los primeros en idear uno de estos modelos, pero lo que diferencia al nuestro es que utiliza solo tres genes, mientras que el modelo más comúnmente utilizado requiere más de 200 genes. El nuestro es más simple y fácil de usar".

El equipo de Smith también encontró diferencias clave en las células T activadas en los tumores de los pacientes que responden a la terapia de puntos de control inmunológico en comparación con los que no lo hacen. Los pacientes que responden muestran una mayor proporción de células T de memoria similares a células madre, que actúan como un reservorio para nuevas células y pueden convertirse en muchas células antitumorales efectivas.

"Las características similares a las de las células madre de las células T son fundamentales porque permiten la autorrenovación y la persistencia a largo plazo - concluye Zeng -. Esto permite respuestas inmunitarias sostenidas y la capacidad de expandirse hasta formar una población robusta de células T cuando sea necesario".

Si bien los hallazgos del equipo de Smith se basan en pacientes con cáncer de pulmón, ya están colaborando con otros laboratorios para determinar si MANAscore se puede utilizar en pacientes con diferentes tipos de cáncer. La idea es que sí, ya que la primera línea de defensa de nuestro cuerpo pasa por las mismas células inmunitarias y deberían ser capaces de responder adecuadamente a las células tumorales.

Para ello han creado una base de datos de secuenciación de células individuales en distintos tipos de cáncer y utilizarán la puntuación para ayudar a identificar las características de las células T que responden a ese tipo de cáncer específico. Con esta información se podría reaccionar con una mayor rapidez al tratamiento y este, teniendo en cuenta que se basa en nuestras propias células inmunitarias, no tendría efectos secundarios tan negativos como la radioterapia o la quimioterapia.

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