La gran promesa en la lucha contra numerosos tipos de cáncer llega de la mano de la inmunoterapia. Sin embargo, en algunos casos estos tratamientos fallan debido a que la respuesta inmune no es la esperada por los facultativos.
Para poder entender las razones que se esconden en estas situaciones, la inteligencia artificial se antoja como una propuesta muy útil. Es en lo que han trabajado los investigadores del CONICET argentino.
Su desarrollo ha culminado en una herramienta bioinformática, llamada MIXTURE, que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores.
“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”, señala Romina Girotti, directora del estudio.
El software está dotado de un algoritmo basado en aprendizaje automático o machine learning para optimizar el análisis de datos biológicos a nivel molecular. Para entrenar su sistema, los investigadores analizaron con MIXTURE datos de biopsias tumorales de cáncer de mama (703 en total), pulmón (526), cabeza y cuello (494), melanoma (401), y colorrectal (n452) obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA).
Los resultados, publicados en Briefings in Bioinformatics, "revelaron asociaciones entre la proporción de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables clínicas y genéticas", destaca Elmer Fernández, primer autor del trabajo y también investigador del CONICET.
Los autores del estudio: Romina Girotti, Elmer Fernández, Gabriel Rabinovich, Hugo Lujan, Yamil Mahmoud, Joaquín Merlo, Florencia Veigas, Mónica Balzarini, Matías Miranda y Darío Rocha.
Por ejemplo, en el caso de cáncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de supervivencia de pacientes y el infiltrado de diferentes células del sistema inmune (macrófagos M1 y M2, y células T CD4+ de memoria) en los tumores.
En cuatro grupos de pacientes con melanoma (188 en total) tratados con dos tipos de inmunoterapias, anti-CTLA-4 y anti-PD-1/PD-L1, los científicos comprobaron que los que no respondían a esos tratamientos tenían un mayor infiltrado de células inmunes conocidas como macrófagos M2.
Girotti agregó que el estudio de la composición celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitiría establecer nuevos biomarcadores para pronosticar mejor qué pacientes responderían a una inmunoterapia.
Para todos los tipos de cáncer, los investigadores establecieron relaciones entre factores genéticos (que varían entre las personas) y el tipo y cantidad de células inmunes infiltradas en los tumores. Asimismo, 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.