Sistema de IA descubre subtipos celulares ocultos para impulsar inmunoterapia contra cáncer

Para desarrollar terapias dirigidas eficaces contra el cáncer, los científicos necesitan aislar las características genéticas y fenotípicas de las células cancerosas, tanto dentro como entre diferentes tumores. Estas diferencias influyen significativamente en la respuesta de los tumores a los tratamientos, lo que hace crucial una identificación precisa. Tradicionalmente, los científicos han examinado las moléculas de ARN o proteína que expresa cada célula cancerosa, su ubicación en el tumor y su aspecto al microscopio. Esto ha dejado una brecha en la comprensión del comportamiento de las células en relación con su entorno, lo que limita la precisión de los tratamientos contra el cáncer. El problema se agrava por las metodologías que omiten información molecular o contextual crítica, como la identificación de células inmunitarias en los límites de los tumores. Ahora, una nueva solución integra múltiples aspectos de la biología celular del cáncer, utilizando tecnología de aprendizaje profundo para proporcionar un perfil completo de células individuales, incluso aquellas que parecen similares pero se comportan de forma diferente según su entorno.

La solución, denominada CellLENS, fue creada por investigadores del MIT (Cambridge, MA, EUA) en colaboración con otras prestigiosas instituciones. Emplea una combinación de redes neuronales convolucionales y redes neuronales de grafos para integrar información sobre la morfología, la ubicación y el comportamiento celular. Mediante el análisis de muestras de cáncer, incluyendo linfoma y cáncer de hígado, el sistema identifica subtipos raros de células inmunitarias y su papel en los procesos patológicos. Este método permite a los científicos agrupar las células según su biología y comprender mejor sus funciones. La herramienta puede detectar capas importantes de información, como la ubicación de una célula en el tejido y cómo interactúa con su entorno, lo que ayuda a descubrir comportamientos celulares previamente pasados por alto.

Los investigadores probaron y validaron CellLENS aplicándolo a muestras de tejido sano y de diversos tipos de cáncer. Sus hallazgos, publicados en Nature Immunology, revelaron información sobre la interacción del sistema inmunitario con los tumores, incluyendo subtipos raros de células inmunitarias y su papel en la infiltración tumoral y la inmunosupresión. Estos descubrimientos tienen el potencial de guiar tratamientos oncológicos más específicos y mejorar las inmunoterapias al proporcionar un conocimiento más profundo del comportamiento y la localización celular. En el futuro, los investigadores buscan perfeccionar y ampliar las aplicaciones de la herramienta para acelerar el desarrollo de terapias personalizadas.

“Estoy sumamente entusiasmado con el potencial de las nuevas herramientas de IA, como CellLENS, para ayudarnos a comprender de forma más integral los comportamientos celulares aberrantes en los tejidos”, afirmó el coautor Alex K. Shalek. “Ahora podemos medir una enorme cantidad de información sobre células individuales y sus contextos tisulares con ensayos multiómicos de vanguardia. Aprovechar eficazmente estos datos para proponer nuevas terapias es un paso fundamental en el desarrollo de mejores intervenciones. Al combinarse con los datos de entrada adecuados y una meticulosa validación posterior, estas herramientas prometen acelerar nuestra capacidad para impactar positivamente en la salud y el bienestar humanos”.

Enlaces relacionados:
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

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