De un vistazo
- Tres equipos de investigación independientes han descubierto que pueden predecir qué pacientes tienen más probabilidades de responder a determinados tratamientos contra el cáncer conocidos como terapias de puntos de control inmunitarios.
- Estos enfoques pueden conducir a pruebas de laboratorio que pueden ayudar a guiar las decisiones de tratamiento.
Las células T del sistema inmunitario (rojas) suelen atacar a las células cancerosas, pero algunas células cancerosas liberan proteínas para detener el ataque. Más de 90.000 personas en todo el país serán diagnosticadas de melanoma en 2018. El melanoma es el tipo más grave de cáncer de piel. Si no se extirpa, puede invadir los tejidos cercanos y extenderse por todo el cuerpo. Una vez que el cáncer se propaga, es mucho más difícil de tratar, lo que pone de relieve la necesidad de la predicción del tratamiento del cáncer.
Algunas células cancerosas fabrican proteínas que mantienen a raya la respuesta del sistema inmunitario contra ellas. La terapia de puntos de control inmunitarios es una nueva opción de tratamiento que invierte este bloqueo y ayuda al sistema inmunitario a combatir el cáncer. El tratamiento se utiliza en personas con melanoma y otros tipos de cáncer. Sin embargo, sólo algunas personas con melanoma se benefician de esta inmunoterapia. Si hubiera una forma de predecir qué personas no responderían a la terapia, podrían ahorrarse el tratamiento y sus efectos secundarios gracias a la predicción del tratamiento del cáncer.
Tres equipos de investigación independientes han informado recientemente del desarrollo de métodos para predecir qué pacientes con melanoma tienen más probabilidades de responder a la terapia de puntos de control. El trabajo fue financiado en parte por varios componentes de los NIH. Dos artículos se publicaron en Nature Medicine el 20 de agosto de 2018 y otro en Nature el 8 de agosto de 2018.
Un equipo dirigido por los doctores Eytan Ruppin y Noam Auslander, del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) de los NIH, ideó un método de predicción de la respuesta al tratamiento en muestras de tumores de melanoma. Crearon su predictor analizando las características únicas de expresión génica de pacientes con cáncer que habían tenido una respuesta inmunitaria espontánea que provocó la reducción de su tumor. Estas características permitieron a los investigadores calcular lo que denominaron una puntuación inmunopredictiva para la muestra tumoral de cada paciente. Cuanto mayor era la puntuación de una muestra, más probable era que el tumor del paciente sufriera un encogimiento espontáneo.
Los investigadores probaron su predictor en 297 muestras tumorales de pacientes con melanoma. El predictor pudo identificar a casi todos los pacientes que respondieron a las terapias de puntos de control y a más de la mitad de los que no lo hicieron, lo que lo hace significativamente mejor que otros predictores publicados. Cabe destacar que el predictor fue preciso cuando se probó con muchos conjuntos de datos diferentes de pacientes con melanoma.
Un equipo dirigido por los doctores Kai W. Wucherpfennig y X. Shirley Liu, de la Universidad de Harvard, también utilizó características únicas de la expresión génica de los tumores para crear un predictor. Se centraron en las características que predicen qué tumores escaparían a la destrucción del sistema inmunitario. Su modelo computacional utilizó datos de 33.000 muestras tumorales recogidas en 189 estudios.
Para probar el modelo, el equipo utilizó datos de dominio público sobre los resultados de los pacientes con melanoma tras el tratamiento con puntos de control. El equipo observó que su predictor también era mejor que otros publicados anteriormente en la literatura.
Un equipo dirigido por los doctores Wei Guo y Xiaowei Xu, de la Universidad de Pensilvania, utilizó muestras de sangre en lugar de muestras tumorales para su predictor. Las muestras de sangre son mucho más fáciles de obtener de los pacientes. Las células pueden liberar pequeños sacos conocidos como exosomas para transportar proteínas u otras sustancias a través del torrente sanguíneo u otros fluidos corporales. Las moléculas de su superficie permiten a los exosomas encontrar las células diana. Estudios anteriores han demostrado que los exosomas pueden empeorar la enfermedad al inhibir las células inmunitarias.
El equipo descubrió que los melanomas metastásicos liberan exosomas que llevan en su superficie el ligando de muerte programada 1 (PD-L1). Los exosomas con PD-L1 se adhieren al receptor PD-1 de las células T, un tipo de célula inmunitaria. Esta interacción desactiva las células T que combaten el cáncer. El análisis del equipo demostró que las personas con niveles más altos de PD-L1 exosomal antes de la terapia de punto de control anti-PD-1 tenían menos probabilidades de responder al tratamiento, lo que pone de relieve la importancia de la predicción del tratamiento del cáncer.
Si se siguen desarrollando con más datos de pacientes, estos métodos podrían ayudar a los médicos a predecir qué pacientes con melanoma tienen más probabilidades de responder a las terapias de puntos de control. Los enfoques también podrían combinarse para hacer predicciones aún mejores.
"Existe una necesidad crítica de poder predecir cómo responderán los pacientes con cáncer a este tipo de inmunoterapia", afirma Ruppin. "Ser capaces de predecir quién tiene muchas probabilidades de responder y quién no nos permitirá orientar con mayor exactitud y precisión el tratamiento de los pacientes".
Fecha: 12 de septiembre de 2018
Fuente: https://www.nih.gov/news-events/nih-research-matters/predicting-response-immunotherapy
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