Los investigadores han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA), AAnet, capaz de identificar cinco tipos distintos de células dentro de los tumores, un descubrimiento que podría revolucionar el tratamiento del cáncer. Los hallazgos, publicados en Cancer Discovery, abordan un desafío crítico en oncología: la diversidad inherente dentro de los tumores. Esta heterogeneidad, en la que diferentes células muestran diferentes respuestas al tratamiento, es un importante factor de recurrencia del cáncer y fracaso del tratamiento.
El problema de tratar los tumores como una unidad
Durante décadas, el tratamiento del cáncer se ha basado en gran medida en el supuesto de que los tumores son homogéneos. Los pacientes reciben terapias diseñadas para matar la mayoría de las células cancerosas basándose en una característica compartida, pero este enfoque deja células resistentes que luego pueden provocar una recaída. Como explica la profesora asociada Christine Chaffer: “Tratamos los tumores como si estuvieran formados por la misma célula… pero no todas las células cancerosas pueden compartir ese mecanismo”. Esta es la razón por la que los tumores suelen reaparecer, incluso después del éxito inicial.
AAnet: Mapeando el paisaje oculto de las células cancerosas
AAnet está diseñado para resolver este problema caracterizando la diversidad previamente oculta dentro de los tumores. Al analizar datos de expresión genética unicelular de modelos preclínicos de cáncer de mama y muestras humanas, la IA identificó cinco “arquetipos” distintos de células cancerosas. Cada arquetipo exhibe vías biológicas, patrones de crecimiento y marcadores únicos asociados con un mal pronóstico.
“Nuestro estudio es la primera vez que los datos unicelulares han podido simplificar este continuo de estados celulares en un puñado de arquetipos significativos… Esto podría cambiar las reglas del juego”, afirma la profesora asociada Smita Krishnaswamy, quien dirigió el desarrollo de la herramienta de inteligencia artificial en la Universidad de Yale.
Cómo cambiará la nueva clasificación el tratamiento del cáncer
La capacidad de categorizar las células dentro de los tumores abre la puerta a terapias más precisas y efectivas. En lugar de tratamientos de amplio espectro, los médicos ahora pueden imaginar el diseño de terapias combinadas que se dirijan a cada arquetipo en función de sus vulnerabilidades biológicas específicas. Este enfoque, respaldado por la capacidad de la IA para predecir el comportamiento celular, tiene el potencial de mejorar drásticamente los resultados de los pacientes.
Actualmente, las decisiones de tratamiento se basan en el origen del cáncer (mama, pulmón, etc.) y en los marcadores moleculares. AAnet introduce una nueva capa de complejidad al revelar que incluso dentro del mismo tumor, las células pueden comportarse de manera fundamentalmente diferente. Los investigadores visualizan un futuro en el que el análisis de IA complemente los diagnósticos tradicionales para crear planes de tratamiento altamente personalizados.
Más allá del cáncer de mama: el potencial de AAnet
Si bien la investigación inicial se centró en el cáncer de mama, la tecnología es aplicable a otros cánceres e incluso a trastornos autoinmunes. La capacidad de la IA para identificar patrones significativos en datos unicelulares podría desbloquear nuevos conocimientos sobre una amplia gama de enfermedades. Los creadores de la herramienta enfatizan que la tecnología subyacente ya está lo suficientemente madura para su implementación clínica.
Este avance marca un paso importante hacia la superación de la capacidad del cáncer para evadir el tratamiento. Al reconocer y caracterizar finalmente la heterogeneidad tumoral, los investigadores están dotando a los médicos de las herramientas para atacar cada célula del cáncer único de un paciente, mejorando drásticamente las probabilidades de remisión a largo plazo.
