Desarrollan inteligencia artificial capaz de medir la respuesta inmune contra cualquier tipo de cáncer

Investigadores argentinos han desarrollado 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.

El software ayudará a explicar por qué en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el cáncer.

“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 la doctora en Biología Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del Instituto de Biología y Medicina Experimental (IBYME), dependiente del CONICET.

El software está dotado de un algoritmo basado en aprendizaje automático o “machine learning”, una rama de la inteligencia artificial, que incorpora conceptos de ciencia de datos para optimizar el análisis de datos biológicos a nivel molecular.

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 (452) 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 el doctor en Bioingeniería e Inteligencia Artificial Aplicada Elmer Fernández, primer autor del trabajo e investigador del Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (CIDIE), que depende de la Universidad Católica de Córdoba (UCC) en Argentina y del CONICET.

Por ejemplo, en el caso de cáncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de sobrevida 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.

“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.

Girotti agregó que el estudio de la composición celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitiría establecer nuevos biomarcadores para predecir mejor que 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.

“Esta caracterización echa luz sobre potenciales terapias o estrategias de monitoreo del paciente”, afirmó Girotti.

MIXTURE es de libre acceso a la comunidad científica y se puede aplicar a cualquier tipo de tumor, puntualizó Fernández.

El estudio fue publicado en la revista “Briefings in Bioinformatics”.

Fuente: Noticias de la Ciencia