✨︎ Resumen (TL;DR):
- Investigadores de Stanford y la Mayo Clinic crearon una prueba de sangre basada en IA para mapear el entorno celular de los tumores.
- El sistema analizó más de 10 millones de transcriptomas en 132 muestras distribuidas en 10 tipos de cáncer.
- La tecnología supera la precisión de los biomarcadores actuales para guiar decisiones de tratamiento oncológico.
Investigadores de Stanford Medicine y la Mayo Clinic desarrollaron el primer análisis de sangre no invasivo capaz de predecir qué pacientes con cáncer responderán a la inmunoterapia. El estudio, publicado el 6 de mayo en la revista Nature, detecta ecosistemas celulares específicos a través de una simple extracción de sangre procesada con inteligencia artificial.
El equipo, dirigido por Aaron Newman y Aadel Chaudhuri, integró más de 10 millones de transcriptomas espaciales a nivel celular. Extrajeron esta información de 132 muestras de tumores para identificar nueve perfiles de crecimiento compartidos entre distintos tipos de cáncer.
En este contexto, un Ecotipo espacial es un vecindario celular del grosor de un cabello humano que agrupa composiciones específicas de células inmunitarias, estromales y cancerosas.
“Al igual que las plantas que prosperan en algunos suelos y mueren en otros, las células cancerosas exhiben patrones de crecimiento muy diferentes en distintos entornos celulares”, indicó Newman. “Nuestro objetivo ha sido comprender a gran escala cómo estos entornos, o ecotipos espaciales, afectan el crecimiento del cáncer y la respuesta a las terapias, y cómo varían de un paciente a otro”.
IA para leer el ADN libre en el plasma
Para eliminar la necesidad de biopsias de tejido invasivas, los científicos programaron Liquid EcoTyper. Esta herramienta de IA reconstruye los patrones espaciales leyendo las señales de metilación presentes en el ADN libre circulante del plasma sanguíneo.
El sistema superó su fase de validación clínica evaluando a más de 1,300 pacientes con melanoma y cáncer gástrico, de pulmón y de vejiga. Las pruebas previas al tratamiento en 100 personas con melanoma revelaron que la señal del ecotipo espacial “SE7” alcanzó un área bajo la curva de 0.87.
Durante los análisis multivariables de tumores sólidos, las señales líquidas superaron el rendimiento predictivo de marcadores estándar, incluyendo:
- La carga mutacional del tumor (TMB).
- La expresión de la proteína PD-L1.
- El ADN tumoral circulante tradicional (ctDNA).
El avance ya generó actividad en el sector comercial. La empresa de diagnóstico LiquidCell Dx desarrolla actualmente un ensayo clínico llamado LiquidTME basado en este estudio para determinar modalidades de tratamiento.
“Esta técnica tiene el potencial de ser mucho más holística y poderosa que cualquier método actual de seguimiento del microentorno del tumor”, concluyó Newman. “Las posibilidades clínicas son emocionantes”.
