{"id":25273,"date":"2021-01-21T09:40:55","date_gmt":"2021-01-21T12:40:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infobioquimica.com\/new\/?p=25273"},"modified":"2021-01-21T09:42:01","modified_gmt":"2021-01-21T12:42:01","slug":"desarrollan-software-capaz-de-medir-la-respuesta-inmune-contra-cualquier-tipo-de-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infobioquimica.com\/new\/2021\/01\/21\/desarrollan-software-capaz-de-medir-la-respuesta-inmune-contra-cualquier-tipo-de-cancer\/","title":{"rendered":"Desarrollan software capaz de medir la respuesta inmune contra cualquier tipo de c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"

Investigadores del CONICET desarrollaron una herramienta bioinform\u00e1tica, llamada MIXTURE, que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de gl\u00f3bulos blancos que se infiltran en tumores.  El software ayudar\u00e1 a explicar por qu\u00e9 en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el c\u00e1ncer. Los resultados fueron publicados en Briefings in Bioinformatics<\/em>.<\/p>

\u201cEntender la asociaci\u00f3n entre la composici\u00f3n de c\u00e9lulas inmunes que infiltran los tumores y los mecanismos de resistencia a las terapias existentes permitir\u00eda buscar alternativas terap\u00e9uticas para estos pacientes\u201d, se\u00f1ala Romina\u00a0Girotti,\u00a0directora del estudio e investigadora\u00a0del CONICET en el\u00a0Instituto de Biolog\u00eda y Medicina Experimental<\/em> (CONICET,\u00a0IBYME<\/em>).<\/p>

El software est\u00e1 dotado de un algoritmo basado en aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em>, una rama de la inteligencia artificial que incorpora conceptos de ciencia de datos para optimizar el an\u00e1lisis de datos biol\u00f3gicos a nivel molecular.<\/p>

Los investigadores analizaron con MIXTURE datos de biopsias tumorales de c\u00e1ncer de mama (703 en total), pulm\u00f3n (526), cabeza y cuello (494), melanoma (401), y colorrectal (n452) obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas <\/em>(TCGA).<\/p>

\u201cLos resultados revelaron asociaciones entre la proporci\u00f3n de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables cl\u00ednicas y gen\u00e9ticas\u201d, destaca Elmer Fern\u00e1ndez, primer autor del trabajo e investigador del CONICET en el Centro de Investigaci\u00f3n y Desarrollo en Inmunolog\u00eda y Enfermedades Infecciosas (CIDIE, CONICET-UCCOR).<\/p>

Por ejemplo, en el caso de c\u00e1ncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de sobrevida de pacientes y el infiltrado de diferentes c\u00e9lulas del sistema inmune (macr\u00f3fagos M1 y M2, y c\u00e9lulas T CD4+ de memoria) en los tumores.<\/p>

En cuatro grupos de pacientes con melanoma (188 en total) tratados con dos tipos de inmunoterapias, anti-CTLA-4 y anti-PD-1\/PD-L1, los cient\u00edficos comprobaron que los que no respond\u00edan a esos tratamientos ten\u00edan un mayor infiltrado de c\u00e9lulas inmunes conocidas como macr\u00f3fagos M2.<\/p>

\u201cEn cambio, observamos que los pacientes que responden bien a esas terapias tienen un mayor infiltrado de c\u00e9lulas inmunes T-CD8, que son las encargadas de eliminar a las c\u00e9lulas tumorales\u201d, explica Girotti, quien es responsable del Laboratorio de Inmuno-Oncolog\u00eda Traslacional del IBYME.<\/p>

Girotti agreg\u00f3 que el estudio de la composici\u00f3n celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitir\u00eda establecer nuevos biomarcadores para predecir mejor qu\u00e9 pacientes responder\u00edan a una inmunoterapia.<\/p>

Para todos los tipos de c\u00e1ncer, los investigadores establecieron relaciones entre factores gen\u00e9ticos (que var\u00edan entre las personas) y el tipo y cantidad de c\u00e9lulas inmunes infiltradas en los tumores. Asimismo, determinaron de qu\u00e9 manera la asociaci\u00f3n entre esas dos variables incid\u00eda, a favor o en contra, en la respuesta de los pacientes a las inmunoterapias. \u201cEsta caracterizaci\u00f3n echa luz sobre potenciales terapias o estrategias de monitoreo del paciente\u201d, afirm\u00f3 Girotti.<\/p>

MIXTURE es de libre acceso a la comunidad cient\u00edfica y se puede aplicar a cualquier tipo de tumor, puntualiz\u00f3 Fern\u00e1ndez.<\/p>

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Referencia bibliogr\u00e1fica<\/strong><\/p>

Elmer A Fern\u00e1ndez, Yamil D Mahmoud, Florencia Veigas, Dar\u00edo Rocha, Mat\u00edas Miranda, Joaqu\u00edn Merlo, M\u00f3nica Balzarini, Hugo D Lujan, Gabriel A Rabinovich, Mar\u00eda Romina Girotti, Unveiling the immune infiltrate modulation in cancer and response to immunotherapy by MIXTURE\u2014an enhanced deconvolution method, Briefings in Bioinformatics<\/em>, , bbaa317, https:\/\/ri.conicet.gov.ar\/handle\/11336\/121874<\/a><\/p>

Sobre investigaci\u00f3n:<\/strong><\/p>

Elmer Fern\u00e1ndez. Investigador independiente. CIDIE.<\/p>

Yamil D. Mahmoud. Becario doctoral. IBYME:<\/p>

Florencia Veigas. Becaria doctoral. IBYME.<\/p>

Dar\u00edo Rocha. Universidad Nacional de C\u00f3rdoba.<\/p>

Mat\u00edas Miranda. UCCOR.<\/p>

Joaqu\u00edn Merlo. Becario doctoral. IBYME<\/em><\/p>

M\u00f3nica Balzarini. Investigadora principal. UFYMA (CONICET-INTA).<\/p>

Hugo D. Lujan. Investigador superior. CIDIE.<\/p>

Gabriel Rabinovich. Investigador superior. IBYME,<\/p>

Romina Girotti. Investigadora adjunta. IBYME.<\/p>

<\/p>

Fuente:<\/strong> www.conicet.gov.ar\/desarrollan-software-capaz-de-medir-la-respuesta-inmune-contra-cualquier-tipo-de-cancer<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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