Investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (EEUU) han informado de la elaboración de un atlas pionero espacial de estructuras inmunitarias especializadas, denominadas estructuras linfoides terciarias (TLS), en diversos tipos de cáncer.Si bien es bien sabido que las TLS son importantes en el cáncer, la comprensión …
Investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (EEUU) han informado de la elaboración de un atlas pionero espacial de estructuras inmunitarias especializadas, denominadas estructuras linfoides terciarias (TLS), en diversos tipos de cáncer.
Si bien es bien sabido que las TLS son importantes en el cáncer, la comprensión de su heterogeneidad celular y molecular ha sido, hasta ahora, limitada, especialmente en su contexto espacial natural en grandes cohortes de muestras de tumores humanos.
Al respecto, el nuevo atlas, según sus autores, reveló que el estado de maduración, la ubicación espacial y la composición de las TLS dentro de los tumores podrían proporcionar información clínicamente relevante sobre el pronóstico del cáncer y la respuesta al tratamiento.
Para el estudio, publicado en ‘Science’, el equipo de investigación desarrolló marcos de inteligencia artificial (IA) escalables para detectar, perfilar y clasificar lesiones de la médula espinal a partir de datos ómicos espaciales y muestras de patología de rutina. También crearon un sistema de puntuación compuesto para estratificar de manera más eficaz a los pacientes según su pronóstico y respuesta al tratamiento en diferentes tipos de cáncer y contextos terapéuticos.
«Antes de este estudio, la mayor parte de la atención se centraba en si las estructuras linfoides terciarias (TLS) eran biomarcadores y, en algunos casos, si estaban maduras. Aquí demostramos que podemos ir mucho más allá. Las TLS en los tejidos tumorales son mucho más complejas. Su estado de maduración, ubicación espacial y composición dentro de los tumores pueden brindarnos información crucial sobre el microambiente inmunitario tumoral, la respuesta al tratamiento y los resultados clínicos», explicó la Dra. Linghua Wang, profesora de Medicina Genómica , directora ejecutiva y jefa del Centro de Inteligencia del Lenguaje Celular de UT MD Anderson.
Estos investigadores también desarrollaron un marco de IA para identificar y clasificar rápidamente las TLS a partir de imágenes patológicas, que se utilizan habitualmente en la práctica clínica diaria. El entrenamiento de este modelo de IA facilita la aplicación clínica del análisis de las TLS, además de hacerlo significativamente más rápido y escalable.
El marco de IA permitió a los investigadores ir un paso más allá, evaluando 25 088 TLS de más de 3000 imágenes de portaobjetos completos en 10 cohortes independientes y desarrollando una «puntuación de composición» de TLS para el tumor de cada paciente.
En definitiva, los nuevos hallazgos sugieren que la maduración de las estructuras linfoides terciarias (TLS) y el contexto espacial están vinculados a distintos entornos de señalización tumoral y pueden reflejar características importantes del microambiente inmunitario del tumor.
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