Investigadores de la Universidad Aalto, la Universidad de Helsinki y el Centro Integral del Cáncer del Hospital Universitario de Helsinki han estudiado cómo una opción de tratamiento completamente nueva afecta el sistema inmunológico en pacientes con melanoma avanzado.
Melanoma es la forma más peligrosa de cáncer de piel. Estimular el propio sistema inmunológico del cuerpo, especialmente sus células T, ha sido una opción de tratamiento particularmente efectiva. El desafío es que, aunque algunos pacientes se benefician del tratamiento, aproximadamente la mitad de los pacientes no lo hacen.
Investigaciones previas realizadas por científicos de la Universidad Aalto, la Universidad de Helsinki y HUS ha mostrado que las células T de pacientes que no responden simplemente no reconocen las células cancerosas como un enemigo.
Las células T reconocen a los invasores dañinos en el cuerpo a partir de sus firmas moleculares y pueden formar una memoria inmunológica para futuras incursiones. Ilustración de Matti Ahlgren/Universidad Aalto
«La orientación correcta de las terapias es extremadamente importante, ya que las terapias con medicamentos son costosas y los efectos adversos graves son bastante comunes», dice Jani Huuhtanen, médico e investigador de doctorado en la Universidad de Helsinki y el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Aalto. «Nuestra investigación ha demostrado que las mejores terapias contra el cáncer deben utilizar otras partes del sistema inmunitario, y no solo las células T».
El grupo de investigación ahora ha estudiado cómo se podría ayudar a los pacientes que no responden al tratamiento con una nueva combinación de dos medicamentos contra el cáncer llamados nivolumab y relatlimab. El grupo se dispuso a descubrir los efectos del relatlimab en las células del sistema inmunitario, que nunca antes se habían estudiado.
El estudio mostró que mientras relatlimab aumentaba la eficacia de las células T en la lucha contra las células cancerosas invasivas, era especialmente eficaz en la activación de las llamadas células asesinas naturales (células NK). Estas células son las primeras en responder del sistema inmunitario.
«En este caso particular, la tarea de las células NK es ayudar cuando las células cancerosas intentan esconderse de las células T», dice un mustjoki, profesor de hematología traslacional y director del programa de investigación en inmunología traslacional de la Universidad de Helsinki y HUS. “Este hallazgo fue inesperado pero extremadamente interesante. Las células NK estarán a la vanguardia de las terapias contra el cáncer en los próximos años”.
El grupo de Mustjoki recibió recientemente 1,6 millones de euros en fondos de investigación para profundizar en las posibilidades de las terapias contra el cáncer que incluyen el aprovechamiento de las células NK, entre otras alternativas.
«Actualmente no existe una terapia en uso clínico que utilice células NK específicamente», dice Huuhtanen. «Fue la estrecha colaboración entre los participantes de nuestro proyecto lo que nos permitió descubrir esta nueva opción de tratamiento».
Explorando nuevas fronteras en el tratamiento del cáncer con IA
El equipo empleó las últimas técnicas de secuenciación unicelular y métodos de aprendizaje profundo para recopilar e interpretar los datos. El equipo utilizó modelos de aprendizaje automático de código abierto, llamados scVI y TCRGP, para monitorear y validar el efecto de relatlimab en las células T en el estudio. El TCRGP fue desarrollado por los miembros del equipo de investigación en 2021.
‘En el pasado, las células de las muestras de sangre se analizaban a granel. Las nuevas técnicas unicelulares hacen referencia a nuestra capacidad para analizar células individuales en una muestra», dice Harri Lähdesmäkiprofesor asociado de bioinformática y aprendizaje automático en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Aalto.
“Esto, por supuesto, conduce a un crecimiento exponencial en la cantidad de datos, que podemos investigar con técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. La mayoría de las conclusiones extraídas de este estudio se basan en los conocimientos que descubrieron estas técnicas.’
El avance de la biología computacional también ha tenido un impacto en la forma en que se lleva a cabo la investigación médica.
«Las tecnologías unicelulares y los métodos de aprendizaje profundo han permitido a los investigadores llevar a cabo este tipo de proyectos de investigación basados en datos, es decir, sin suposiciones previas sólidas. Este enfoque libre de hipótesis será importante para descubrir una nueva biología, así como nuevas opciones de tratamiento en diversas enfermedades», afirma Lähdesmäki.
Fuente: Universidad Aalto
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