MADRID, 26 Jun. (EUROPA PRESS) -
Los investigadores han desarrollado una nueva herramienta que fusiona detalles estructurales con información molecular sobre los tumores, según anuncian en la revista 'Nature Cancer'. La información detallada podría permitir a los patólogos identificar marcadores biológicos que permitan predecir mejor la evolución de los pacientes. El objetivo final es proporcionar a los médicos datos que mejoren el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.
Para diagnosticar, estadificar y evaluar el cáncer, los patólogos llevan más de un siglo recurriendo a la histología, es decir, al examen de células y tejidos al microscopio para identificar patrones reveladores.
Ahora, un equipo dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard (Estados Unidos) ha desarrollado una nueva herramienta que promete mejorar la forma en que los patólogos ven y evalúan un tumor proporcionando pistas detalladas sobre el cáncer. La herramienta, denominada Orion, combina la información histológica con la molecular y ofrece una visión más profunda del tipo de tumor, su comportamiento y su probable respuesta al tratamiento.
Orion consiste en una potente plataforma de imagen digital que integra la información obtenida mediante la histología tradicional con los detalles revelados por la imagen molecular de una muestra tumoral.
Los investigadores utilizaron Orion para analizar muestras tumorales de más de 70 pacientes con cáncer colorrectal. La herramienta proporcionó información histológica y molecular complementaria sobre cada muestra tumoral e identificó marcadores biológicos, o biomarcadores, que eran más frecuentes en pacientes con enfermedad grave. Estos biomarcadores consistían en combinaciones específicas de características tumorales, normalmente basadas en el número y las propiedades de las células inmunitarias y otras células, que predecían la evolución de los pacientes con cáncer colorrectal.
"Este trabajo es un paso decisivo para convertir los principios sobre características tumorales que estamos desarrollando en el ámbito de la investigación en una herramienta realmente útil en la clínica", afirma Sandro Santagata, profesor asociado de patología en el Hospital Brigham and Women's y coautor principal del artículo junto con Peter Sorger, catedrático de Farmacología de Sistemas Otto Krayer del HMS.
Los investigadores esperan que, si se perfecciona, Orion mejore el diagnóstico y el tratamiento del cáncer y otras enfermedades al proporcionar a los médicos detalles adicionales sobre los tumores u otras muestras de pacientes. Además, esta información detallada podría revelar características y patrones que ayuden a los científicos a desarrollar biomarcadores para predecir mejor cómo se comportará una enfermedad, permitiendo así optimizar el tratamiento para cada paciente.
Sorger, Santagata y su equipo han dedicado los últimos años a desarrollar y mejorar herramientas para obtener imágenes de muestras de tejido humano. Sus mapas, disponibles gratuitamente en línea para otros científicos, ofrecen un nivel de detalle sin precedentes sobre estos tumores, pero querían dar un paso más y poner las herramientas de imagen diseñadas en un entorno de investigación a disposición de los médicos que se pasan el día examinando muestras tumorales al microscopio para recabar la información necesaria para diagnosticar y tratar a los pacientes.
Jia-Ren Lin, autor principal del estudio y director de la plataforma del Laboratorio de Farmacología de Sistemas del HMS, colaboró con la empresa RareCyte para desarrollar una plataforma digital de obtención de imágenes capaz de recoger y analizar rápidamente imágenes de H&E y de inmunofluorescencia múltiple a partir de la misma muestra de tejido.
La tinción H&E resalta las características estructurales clave que los patólogos han utilizado tradicionalmente para determinar la gravedad y el grado de avance de un cáncer, mientras que la inmunofluorescencia múltiple utiliza anticuerpos fluorescentes marcados para etiquetar características moleculares importantes, como los tipos de células inmunitarias y otras células. El resultado es una única imagen digital que integra la información de ambas técnicas y Orion fusiona completamente las dos modalidades.
Los investigadores utilizaron Orion en muestras tumorales de 74 pacientes con cáncer colorrectal organizados en dos grupos. Descubrieron que la información proporcionada por la herramienta les permitía identificar un biomarcador de resultados, o una combinación específica de características que predecía qué cánceres colorrectales tenían probabilidades de progresar y cuáles no.
Aunque Orion se encuentra todavía en las primeras fases de desarrollo, los investigadores afirman que los resultados obtenidos hasta ahora constituyen una prueba de principio de que la plataforma puede ser útil en la clínica. El equipo tiene previsto perfeccionar Orion probándolo en un mayor número de pacientes e investigando las combinaciones de anticuerpos más útiles. La ampliación de la plataforma para hacerla más rápida y barata será clave para llevarla a la clínica, afirman.
El equipo también tiene previsto probar Orion en otros tipos de cáncer, como el de pulmón y el melanoma, y con el tiempo ir más allá del cáncer para abarcar enfermedades como las renales y las neurodegenerativas, que también podrían beneficiarse de un doble perfil histológico y molecular para determinar su estadio y gravedad.
Están especialmente interesados en explorar cómo puede utilizarse Orion para identificar nuevos biomarcadores basados en las características moleculares y estructurales de una muestra en dos categorías: pronósticos, es decir, biomarcadores que predicen a qué pacientes les irá bien o mal, y predictivos, es decir, biomarcadores que predicen qué pacientes responderán a un fármaco concreto. Con Orion, explica Santagata, los investigadores pueden evaluar fácilmente muchos biomarcadores al mismo tiempo.
Si Orion consigue hallar más pistas útiles para el pronóstico y la predicción del cáncer, estos biomarcadores podrían ayudar a los oncólogos a perfilar con mayor precisión el tumor de un paciente y elaborar un plan de tratamiento más adaptado e individualizado. Además, esperan que los conocimientos obtenidos con Orion en la clínica sirvan para orientar la investigación científica básica que llevan a cabo en el laboratorio.
Los investigadores esperan que, con el tiempo, la herramienta ayude a los patólogos a identificar y cuantificar nuevas características relevantes para una enfermedad. Piensan que Orion también puede proporcionar información que pueda integrarse en herramientas de inteligencia artificial que se están desarrollando para ayudar a patólogos y oncólogos.
Una parte importante del proceso, señalan los investigadores, consiste en colaborar estrechamente con distintos tipos de patólogos y oncólogos para entender lo que necesitan.
"El futuro de la patología diagnóstica es digital, y este trabajo podría no sólo transformar la forma en que los médicos diagnostican el cáncer, sino también cambiar la forma en que formamos a los diagnosticadores del mañana", señala John Aster, catedrático de Patología Ramzi S. Cotran del HMS y vicepresidente de Patología del Brigham and Women's Hospital.
