La búsqueda de terapias efectivas contra el cáncer requiere comprender a fondo las características únicas de las células cancerosas. No todas son iguales, y su respuesta al tratamiento varía según su genética, fenotipo y entorno. Tradicionalmente, los científicos han analizado estos aspectos por separado, pero un nuevo desarrollo promete cambiar el panorama.
CellLENS: Uniendo los puntos a nivel celular
Un equipo de investigadores del MIT, Harvard y otras instituciones ha creado CellLENS (Cell Local Environment and Neighborhood Scan), una herramienta de inteligencia artificial que integra datos de RNA, proteínas, ubicación dentro del tumor y morfología celular. CellLENS utiliza redes neuronales convolucionales y grafos para construir un perfil digital completo de cada célula.
Esta aproximación permite agrupar células con biología similar, incluso si parecen idénticas de forma aislada, revelando sutiles diferencias en su comportamiento según su entorno. Los resultados de esta investigación han sido publicados en la revista Nature Immunology.
¿Qué significa esto para la investigación del cáncer?
Según Bokai Zhu, investigador postdoctoral del MIT y líder del proyecto, CellLENS ofrece una visión mucho más completa de las células cancerosas. “Inicialmente diríamos, oh, encontré una célula. Esto se llama una célula T. Usando el mismo conjunto de datos, aplicando CellLENS, ahora puedo decir que esta es una célula T y está atacando un límite tumoral específico en un paciente”.
En esencia, CellLENS permite:
- Definir mejor qué es una célula y su subpoblación.
- Comprender la función y el potencial de esa célula.
- Identificar nuevos biomarcadores para el desarrollo de terapias dirigidas.
Este avance es crucial porque las metodologías actuales a menudo pasan por alto información molecular o contextual importante. Por ejemplo, las inmunoterapias pueden enfocarse en células que solo existen en el borde de un tumor, lo que limita su eficacia. CellLENS, gracias al deep learning, detecta múltiples capas de información, incluyendo la morfología y la ubicación espacial de la célula en el tejido.
Descubrimientos y aplicaciones
Al aplicar CellLENS a muestras de tejido sano y varios tipos de cáncer, como linfoma y cáncer de hígado, los investigadores descubrieron subtipos raros de células inmunitarias y revelaron cómo su actividad y ubicación se relacionan con procesos patológicos como la infiltración tumoral o la supresión inmunitaria.
Estos hallazgos podrían mejorar la comprensión de la interacción entre el sistema inmunitario y los tumores, abriendo el camino a diagnósticos de cáncer más precisos e inmunoterapias más efectivas.
El futuro de la medicina de precisión
Alex K. Shalek, coautor del estudio, destaca el potencial de herramientas como CellLENS para comprender el comportamiento celular en los tejidos. “Ahora podemos medir una enorme cantidad de información sobre células individuales y sus contextos tisulares con ensayos multiómicos de vanguardia. Aprovechar eficazmente esos datos para nominar nuevos candidatos terapéuticos es un paso fundamental para desarrollar intervenciones mejoradas”.
CellLENS representa un gran paso adelante en la medicina de precisión, prometiendo acelerar el desarrollo de terapias más efectivas y personalizadas contra el cáncer.
Fuente: MIT News – AI
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