Correlacionan expresión génica con infiltración linfocitaria en cáncer de mama

El sistema combina la imagenología computarizada de las muestras del tumor con el análisis estadístico y es el primer método que mide, con objetividad, la interacción entre el sistema inmune de un paciente y su tumor.

Científicos del Instituto de Investigación del Cáncer (Londres, Reino Unido) analizaron 181 muestras de mujeres con cáncer de mama triple negativo. En promedio, se obtuvieron tres cortes de los tumores a partir de diferentes ubicaciones de cada tumor primario y se colocaron en el mismo portaobjetos. Los materiales tumorales intercalados entre estos cortes fueron seccionados, mezclados y utilizados para el análisis molecular, maximizando así la importancia biológica de los múltiples tipos de datos que se generaron.

El equipo desarrolló un sistema que divide los linfocitos en tres clases dependiendo de su ubicación dentro del tumor, y calcula cuántos, de cada tipo, estaban presentes en cada muestra, y el número de células cancerosas presentes. Se obtuvo una puntuación para la infiltración inmune para 112 de las 181 muestras, por los patólogos en tres categorías: ausente, leve y severa: ausente si no había linfocitos, leve si había una dispersión de la luz de los linfocitos y severa si había un infiltrado linfocitario prominente. Los datos de expresión genética fueron analizados mediante la plataforma de beadchip de genotipificación humana de vinculación-12 (HT-12) Plataforma (Illumina; San Diego, CA, EUA).

Las mujeres con menos de alrededor once linfocitos intra-tumorales, por cada 1.000 células cancerosas, tenían una tasa promedio de supervivencia a cinco años del 49%, en comparación con un promedio de 80% en el cáncer de mama triple negativo, en su conjunto. También encontraron una correlación entre la infiltración inmune de los tumores y el aumento de los niveles de una proteína llamada proteína asociada a los linfocitos T citotóxicos 4, (CTLA4) o grupo de diferenciación 152 (CD152), lo que sugiere que éstos podrían ser un objetivo potencial del tratamiento para este tipo de cáncer de mama.

Yinyin Yuan, PhD, jefe del equipo del estudio, dijo: “Nuestra prueba combina la tecnología de imagenología con el análisis computarizado de grandes cantidades de datos de muestras de tumores, que normalmente contienen más de 100.000 células. Nos pareció que la técnica podría identificar con exactitud los tumores de alto riesgo que estaban evadiendo el sistema inmunológico del cuerpo en este tipo de cáncer de mama y espero que pueda ser adaptado y añadido al arsenal de los médicos contra una variedad de cánceres”. El estudio fue publicado en diciembre 10 de 2014, en la revista Journal of The Royal Society Interface.

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The Institute of Cancer Research
Illumina