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Perfil multiómico ayuda a predecir la respuesta al BCG y la recurrencia en cáncer de vejiga

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 28 May 2026
Imagen: El enfoque multiómico integrado puede ayudar a identificar a los pacientes con cáncer de vejiga que probablemente respondan al BCG y aquellos que necesitan un tratamiento alternativo o intensificado (crédito de la imagen: iStock)
Imagen: El enfoque multiómico integrado puede ayudar a identificar a los pacientes con cáncer de vejiga que probablemente respondan al BCG y aquellos que necesitan un tratamiento alternativo o intensificado (crédito de la imagen: iStock)

El cáncer de vejiga no músculo-invasivo de alto riesgo suele recidivar tras el tratamiento, con una tasa de recaída de aproximadamente el 30 % y una mortalidad cercana al 10 % en los dos años siguientes, a pesar de la resección tumoral, la vigilancia y la inmunoterapia con bacilo de Calmette-Guérin (BCG).

El problema se ha agravado por la escasez mundial de BCG, que ha provocado retrasos o modificaciones en la atención médica. Los clínicos necesitan mejores herramientas para identificar qué tumores se beneficiarán de la BCG. Un nuevo estudio demuestra cómo la combinación integrada de perfiles tumorales y aprendizaje automático podría ayudar a estratificar el riesgo y orientar el tratamiento.

Investigadores de la Universidad Northwestern (Evanston, Illinois, EE. UU.) desarrollaron un marco multiómico para analizar muestras tumorales de pacientes con cáncer de vejiga de alto riesgo. Este enfoque combinó el perfil transcriptómico, la secuenciación genómica dirigida, la secuenciación de ARN de célula única y la transcriptómica espacial para caracterizar los programas intrínsecos del tumor y el microambiente inmunitario circundante.

Los análisis revelaron que estos tumores no son biológicamente uniformes, sino que se dividen en cuatro subtipos moleculares definidos por patrones de expresión génica y actividad inmunitaria distintos.

Un subtipo mostró la respuesta más fuerte a la inmunoterapia con BCG, lo que sugiere que los tumores con actividad inmunitaria preexistente podrían beneficiarse del tratamiento. El equipo también desarrolló un modelo de aprendizaje automático que integra características genómicas y transcriptómicas para predecir el riesgo de recurrencia.

Según los resultados, el modelo tuvo un buen desempeño, lo que indica su utilidad potencial para identificar a los pacientes con mayor probabilidad de responder a la BCG y a aquellos que podrían necesitar estrategias de tratamiento alternativas o intensificadas.

El estudio se publicó en European Urology . Los autores señalan que se necesitarán estudios multicéntricos más amplios para confirmar los cuatro subtipos y validar el modelo predictivo antes de su uso clínico rutinario. Añaden que adaptar el tratamiento a la biología del tumor podría mejorar los resultados en una enfermedad con tasas de recurrencia persistentemente altas.

"El microbioma de la vejiga establece su nivel basal de inflamación, pero cada vez hay más evidencia de que existe una correlación con la respuesta al tratamiento. Si el microambiente está más inflamado, es probable que responda mejor a la inmunoterapia", afirmó Joshua Meeks, MD, Ph.D., profesor de Urología Edward M. Schaeffer, MD, Ph.D. en la Universidad Northwestern.

"Ahora queremos volver a la atención directa al paciente con ensayos clínicos prospectivos y ver si podemos modificar el microambiente tumoral para obtener una mejor respuesta", dijo el Dr. Meeks.

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