Un nuevo método de análisis de imágenes revoluciona el diagnóstico de los tumores de cabeza y cuello
Los cánceres de cabeza y cuello se encuentran entre los diez más frecuentes en todo el mundo. Los tumores de cabeza y cuello representan alrededor del 3-5% de todos los cánceres, siendo los carcinomas de células escamosas la forma predominante. Se dan en zonas como la cavidad oral, la faringe y la laringe. Un equipo internacional de investigadores dirigido por Sara Wickström ha desarrollado ahora una nueva técnica que permite analizar en detalle las propiedades de las células cancerosas y el tejido que las rodea a nivel unicelular. Esta innovación permite una evaluación más exhaustiva del pronóstico y la respuesta terapéutica en el cáncer de cabeza y cuello y allana el camino hacia un diagnóstico más preciso.
Los cánceres de cabeza y cuello han aumentado considerablemente en los últimos 30 años. En Alemania, cada año se producen entre 18.000 y 20.000 nuevos casos de tumores de cabeza y cuello. En particular, ha aumentado la incidencia de carcinomas de la faringe media, lo que está asociado al incremento de las infecciones por el virus del papiloma humano (VPH).
Mediante un método basado en el aprendizaje automático, un equipo interdisciplinar de investigadores dirigido por Sara Wickström en la Universidad de Helsinki, en colaboración con la Universidad de Turku y el Instituto Max Planck de Biomedicina Molecular de Alemania, analizó cientos de muestras de pacientes del biobanco a nivel de células individuales. La nueva tecnología combina indicadores del comportamiento de las células cancerosas y la arquitectura del tumor y el tejido sano circundante para crear una especie de "huella dactilar" de cada paciente que puede utilizarse para evaluar el pronóstico y la respuesta al tratamiento oncológico.
El resultado más importante del estudio fue el desarrollo de un nuevo método de imagen que combina el análisis de biomarcadores del comportamiento celular con análisis morfológicos de la forma de las células individuales y la estructura de todo el tejido tumoral. Este método permitió identificar dos nuevos grupos de pacientes no descubiertos hasta entonces: El primer grupo tenía un pronóstico excepcionalmente bueno, mientras que el segundo tenía un pronóstico excepcionalmente malo. La diferencia se explicaba por una combinación específica de un determinado estado de las células cancerosas y la composición del tejido que las rodeaba. En el segundo grupo, la agresividad de la enfermedad estaba relacionada con la señalización entre el tejido canceroso y el tejido conjuntivo sano circundante, mediada por el factor de crecimiento epidérmico (EGF).
Estos resultados suponen un gran avance en nuestra comprensión del desarrollo y el diagnóstico del cáncer. Por primera vez, hemos demostrado que determinadas combinaciones de células malignas y tipos de células tisulares en tejido supuestamente sano tienen un fuerte efecto pronóstico sobre la progresión del cáncer. Además, hemos identificado una vía de señalización central que explica este efecto de combinación y que puede atacarse farmacológicamente para influir significativamente en la progresión del cáncer", afirma la investigadora principal Sara Wickström. Sara Wickström fue profesora en la Universidad de Helsinki antes de convertirse en directora del Instituto Max Planck de Biomedicina Molecular de Münster hasta finales de 2021.
'Además, nuestro método nos permitió identificar a pacientes con un pronóstico especialmente malo que se beneficiarían de una estrategia de tratamiento agresiva. Por otro lado, también identificamos un grupo de pacientes con un buen pronóstico para los que un tratamiento menos agresivo, como la cirugía sola, podría ser suficiente. Esto ayudaría a mantener la calidad de vida del paciente", afirma Karolina Punovuori, primera autora del estudio y postdoctoranda del grupo de investigación de la Universidad de Helsinki.
Prueba diagnóstica en desarrollo
El nuevo método de diagnóstico por imagen abre la puerta al diagnóstico de precisión de los cánceres de cabeza y cuello. Los investigadores están desarrollando actualmente una prueba diagnóstica para diagnosticar con mayor precisión este tipo de cáncer. Además, también están investigando el uso del método en el diagnóstico de otros tipos de cáncer, como el de colon.
'Nuestra investigación utiliza los últimos métodos analíticos en aprendizaje automático y biología espacial. Analizamos cientos de muestras de pacientes y millones de células, lo que sólo es posible con la ayuda de la informática de alto rendimiento y la inteligencia artificial. Este estudio forma parte de una nueva revolución en el diagnóstico del cáncer. Creemos que esta tecnología mejorará considerablemente el diagnóstico del cáncer y la precisión de las estrategias de tratamiento", explica Sara Wickström.
La obtención de imágenes de biomarcadores del cáncer con tinción de anticuerpos ya se utiliza clínicamente. Por tanto, el método no será especialmente caro, ya que sólo requiere el algoritmo que hemos desarrollado y una combinación especial de anticuerpos. Teniendo en cuenta el coste del tratamiento del cáncer, resulta bastante asequible", añade.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Karolina Punovuori, Fabien Bertillot, Yekaterina A. Miroshnikova, Mirjam I. Binner, Satu-Marja Myllymäki, Gautier Follain, Kai Kruse, Johannes Routila, Teemu Huusko, Teijo Pellinen, Jaana Hagström, Noemi Kedei, Sami Ventelä, Antti Mäkitie, Johanna Ivaska, and Sara A. Wickström; "Multiparameter imaging reveals clinically relevant cancer cell – stroma interaction dynamics in head and neck cancer"; Cell, 2024
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