Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the LabMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
RANDOX LABORATORIES

Deascargar La Aplicación Móvil




Panel genético muestra potencial para predecir la respuesta a la quimioterapia en el CMTN

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 19 May 2026
Imagen: Aclarar las características del microambiente tumoral y los programas de células cancerosas vinculados a la respuesta al tratamiento podría proporcionar información más temprana sobre la terapia contra el cáncer de mama triple negativo (crédito de la imagen: Shutterstock)
Imagen: Aclarar las características del microambiente tumoral y los programas de células cancerosas vinculados a la respuesta al tratamiento podría proporcionar información más temprana sobre la terapia contra el cáncer de mama triple negativo (crédito de la imagen: Shutterstock)

El cáncer de mama triple negativo (CMTN) es un subtipo agresivo que se trata habitualmente con quimioterapia, pero los resultados varían considerablemente entre las pacientes. Comprender las características del tumor que generan esta variabilidad sigue siendo un reto fundamental.

Aclarar los programas del microambiente tumoral y de las células cancerosas vinculados con la respuesta podría aportar información más temprana. Nuevos hallazgos demuestran que un panel transcripcional de 13 genes y un modelo de aprendizaje automático podrían ayudar a predecir la respuesta a la quimioterapia en el CMTN en etapa temprana.

Investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EE. UU.) desarrollaron un panel de firmas transcripcionales de 13 genes junto con un modelo de aprendizaje automático derivado de características específicas de las células cancerosas en el microambiente tumoral.

Este enfoque identifica subtipos de macrófagos y programas de células cancerosas asociados con la respuesta al tratamiento. En conjunto, estas herramientas pueden ayudar a predecir qué tumores tienen mayor probabilidad de responder a la quimioterapia antes del tratamiento.

Utilizando muestras de tejido previas a la quimioterapia de pacientes con CMTN, el equipo realizó un análisis unicelular de más de 427.000 células de 101 pacientes y un análisis transcriptómico espacial de tumores de 44 pacientes. Los perfiles se compararon con tejido mamario normal del Atlas de Células Mamarias Humanas. Estos conjuntos de datos permitieron clasificar los tumores en cuatro arquetipos a nivel de paciente según la expresión génica de las células cancerosas.

Los investigadores identificaron un conjunto coordinado de 13 genes altamente expresados y específicos del cáncer que constituyen una firma transcripcional que impulsa distintas poblaciones celulares intratumorales. También caracterizaron 49 estados de células inmunitarias que se organizan en ocho vecindarios del microambiente tumoral consistentes, cada uno asociado con los arquetipos y con la respuesta a la quimioterapia. El estudio subraya la importancia de subtipos específicos de macrófagos y programas transcripcionales de células cancerosas vinculados a la actividad pro o antitumoral.

El trabajo se publicó en Nature el 13 de mayo de 2026. La capacidad de predecir mejor las respuestas a la quimioterapia en el cáncer de mama triple negativo se describe como un paso importante para comprender cómo las características específicas del tumor se relacionan con los resultados, aunque se necesitan más estudios prospectivos antes de su aplicación clínica.

Los hallazgos también destacan las características del microambiente tumoral, en particular los subtipos de macrófagos, que podrían orientar los esfuerzos hacia estrategias terapéuticas más personalizadas.

“Estos hallazgos proporcionan una base importante para mejorar nuestra comprensión de por qué los diferentes tumores de cáncer de mama triple negativo responden de manera diferente a la quimioterapia, y tienen un gran potencial para fundamentar futuras estrategias destinadas a predecir mejor la respuesta al tratamiento y guiar una atención más individualizada para las pacientes con cáncer de mama triple negativo”, dijo Clinton Yam, MD, profesor asociado de Oncología Médica de Mama en el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas.

Enlaces relacionados
UT MD Anderson Cancer Center

Miembro Oro
Automatic Hematology Analyzer
CF9600
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Food Allergy Screening ELISA Kit
Allerquant 14G B ELISA

Canales

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Diseño de estudio para el análisis del fenotipo, función y metabolismo de los monocitos (Gráinne Jameson et al., Journal of Infection (2026). DOI: 10.1016/j.jinf.2026.106755)

Biomarcador metabólico distingue tuberculosis latente de activa y monitorea respuesta al tratamiento

La tuberculosis (TB) sigue siendo la principal causa de muerte por enfermedades infecciosas en el mundo, con 10,8 millones de casos y 1,25 millones de fallecimientos registrados a nivel global en 2023.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Informes de investigación de microbiomas: DOI:10.20517/mrr.2025.96)

Las firmas del microbioma intestinal ayudan a identificar el riesgo de progresión de la EII

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII), que abarca la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, es un trastorno inflamatorio crónico recurrente del tracto gastrointestinal con resultados muy variables.... Más

Patología

ver canal
Imagen: Organización espacial de TLS dentro del microambiente tumoral. La imagen muestra TLS que contienen células T (verde), células B (rosa) y células dendríticas foliculares (cian), rodeadas de células tumorales (rojas) y células estromales (amarillas) (Fotografía cortesía del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas).

Atlas impulsado por IA mapea estructuras inmunes vinculadas a resultados del cáncer

Las estructuras linfoides terciarias se perfilan como indicadores importantes de la inmunidad antitumoral, pero su heterogeneidad y contexto espacial dentro de los tumores siguen siendo difíciles... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.