El método revoluciona el seguimiento de la propagación del cáncer

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Un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo método para rastrear la propagación de las células cancerígenas, obteniendo una comprensión más clara de la migración del cáncer que nunca antes.

La diseminación de las células tumorales a diferentes lugares del cuerpo, conocida como metástasis, es el elemento más peligroso del cáncer. METROLa enfermedad etastásica causa cerca del 90% de muertes por cáncer de tumores sólidos.

Comprender qué causa la metástasis es crucial para desarrollar tratamientos capaces de detener la propagación del cáncer.

En mayo, los investigadores presentaron un algoritmo llamado MACHINA que puede rastrear la diseminación de las células cancerosas combinando datos de secuencia de ADN con información sobre la ubicación de las células en el cuerpo.

MACHINA es sinónimo de "análisis integrativo de la historia metastásica y clonal".

Recientemente, han realizado mejoras en MACHINA y están utilizando el algoritmo para desarrollar una comprensión más clara de la metástasis.

"La principal contribución de nuestro artículo es que presentamos un algoritmo que infiere patrones de metástasis a partir de los datos de secuenciación", dijo Mohammed El-Kebir, profesor asistente de informática en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, quien fue coautor del estudio mientras era investigador postdoctoral en la Universidad de Princeton.

"En contraste con los métodos anteriores que se han desarrollado para su uso en la evolución de las especies, nuestro algoritmo MACHINA incorpora un modelo evolutivo que se adapta al cáncer".

MACHINA

Parte de la información recopilada a través del uso de MACHINA sugiere patrones de migración de células cancerosas que no coinciden con la comprensión actual de la biología del cáncer.

En el estudio, MACHINA trazó simultáneamente las mutaciones y los movimientos de las células para demostrar que la enfermedad metastásica puede ser el resultado de menos migraciones celulares de lo que se suponía anteriormente.

En un estudio de un paciente con cáncer de mama, MACHINA sugirió que un tumor secundario en el pulmón causaba enfermedad metastásica a través de cinco migraciones celulares. Un análisis realizado previamente sugirió que fue causado por migraciones 14.  

"Decidimos desarrollar MACHINA después de darnos cuenta de que los análisis actuales de metástasis podrían ser incorrectos debido a suposiciones inapropiadas en los algoritmos utilizados, que se desarrollaron inicialmente para su uso en la evolución de las especies", dijo El-Kebir.

Los investigadores también utilizaron su algoritmo para analizar la metástasis en pacientes con melanoma, cáncer de próstata y cáncer de ovario.  

Añadieron múltiples características para mejorar la precisión de MACHINA.

Debido a que se ha demostrado que las células tumorales pueden viajar en grupos, el algoritmo incluye un modelo para la migración conjunta de las células.

El algoritmo también está configurado para reconocer la incertidumbre en los datos de ADN resultantes de las mezclas de células sanas y células tumorales.

En la revista se publica un artículo que describe los esfuerzos del equipo. Nature Genetics.

Gryte Satas, un estudiante de doctorado en Princeton, también fue coautor del estudio.

Implicaciones de MACHINA

Mediante el uso de MACHINA, los investigadores podrían descubrir patrones clave y mutaciones que causan la propagación del cáncer.

"Un mejor algoritmo es como un mejor microscopio" Ben Raphael, dijo un profesor de informática en Princeton y autor principal de la investigación, en un comunicado.

“Cuando observas la naturaleza con una lupa, puedes perderte detalles importantes. Si miras con un microscopio puedes ver mucho más ".

¿Qué es lo siguiente?

El siguiente paso en este desarrollo es aplicar MACHINA a una gran cantidad de muestras primarias y de metástasis combinadas, explicó El-Kebir.

"Esto nos permitirá identificar patrones comunes de progresión metastásica, incluidas las mutaciones que impulsan la metástasis", dijo.

Antes de que los médicos puedan utilizar activamente la tecnología para rastrear la propagación del cáncer, los investigadores desean mejorar la precisión de MACHINA mediante el avance de la tecnología de secuenciación con lecturas más largas y menos errores, explicó El-Kebir.

Además, los investigadores planean mejorar su método mediante la incorporación de datos de las células tumorales y el ADN en el torrente sanguíneo, y quieren reconocer los datos relativos a las modificaciones químicas reversibles del ADN.   

En conjunto, el desarrollo es prometedor e imperativo en la lucha contra el cáncer.

"Predigo que este nuevo método será de uso generalizado para la comunidad genómica y arrojará nueva luz sobre la fase más mortal de la evolución del cáncer" Andrea Sottoriva, dijo Chris Rokos Fellow en Evolution and Cancer en The Institute of Cancer Research en Londres, en un comunicado.

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