Encontrar un modelo capaz de identificar y de eliminar las células cancerosas puede considerarse el Santo Grial de la lucha contra esta terrible enfermedad. Sin embargo, aunque el camino por recorrer todavía es largo, gracias a los avances en herramientas digitales como la Inteligencia Artificial (IA) poco a poco se van dando pasos que alientan la esperanza de alcanzar este objetivo.

Uno de estos progresos lo ha dado un grupo de investigadores del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins¹. El equipo ha creado un modelo informático que permite identificar de forma sencilla y económica las células a las que se dirige la inmunoterapia. No se trata del primer modelo que se crea con este objetivo, pero sí del único solo emplea 3 genes frente a los 200 utilizados por el sistema convencional. Este hallazgo contribuiría a encontrar nuevos biomarcadores y a mejorar los tratamientos de inmunoterapia.

La revista Nature Communications² ha recogido los resultados de este modelo informático, denominado MANAscore, capaz de identificar las células inmunitarias a las que se dirigen las terapias con inhibidores de puntos de control inmunitario, es decir, los inhibidores de elementos que impiden que la respuesta inmunitaria destruya las células sanas del cuerpo. Una vez identificadas las células que son atacadas directamente por los inhibidores de puntos de control inmunitario, los investigadores pueden estudiarlas para buscar nuevos biomarcadores y establecer objetivos más ambiciosos para la inmunoterapia.

Mejorar la eficacia de la inmunoterapia

Los inhibidores de puntos de control inmunitario, como los inhibidores de la proteína PD-1, están indicados para abordar varios tipos de cáncer. El funcionamiento de estas terapias ha supuesto una revolución en el tratamiento contra el cáncer. Consisten en liberar células inmunitarias, denominadas células T, que matan tumores. El problema se produce cuando estas células T son desactivadas por la proteína PD-1.

Para reactivar las células T del paciente y conseguir que su sistema inmunitario combata el tumor de forma más eficaz se utilizan inhibidores de PD-1. Pero cada caso es diferente y hay muchos pacientes con células inmunitarias raras que no responden a estas terapias. Por eso, el objetivo de los investigadores es conocer por qué se producen estos casos para mejorar las terapias y diseñar tratamientos específicos para los pacientes que no responden a ellas.

El nuevo estudio complementa a otro denominado MANAFEST, publicado en la revista Cancer Immunology Research³ en 2018.

Aquella investigación permitió identificar estas células inmunitarias raras en seis pacientes con cáncer de pulmón después de varios años de trabajo y de millones de dólares de inversión. Con la base de aquellos descubrimientos, los investigadores han logrado simplificar, abaratar y reducir el tiempo necesario para identificar las células a las que se dirige la inmunoterapia.

Similitudes con las células madre

En esta investigación el equipo también ha podido encontrar diferencias clave entre las células T activadas en los tumores de los pacientes que responden a la terapia y los pacientes que no lo hacen.

Los científicos han descubierto que, en el primer caso, los pacientes cuentan con una mayor proporción de células T de memoria similares a las células madre que actúan como una fuente de nuevas células y tienen la potencialidad de llegar a ser células antitumorales eficaces.

Este descubrimiento podría explicar la capacidad de reacción de estos pacientes, y si las características similares de las células T con células madre son las que multiplican las posibilidades de combatir los tumores.

De hecho, los investigadores están convencidos de que las características de estas células T facilitan su autorrenovación y su acción sostenida en el tiempo.

Finalmente, los investigadores llevarán a cabo una prueba clínica que utilice inmunofluorescencia para identificar la firma de tres genes de las células T que sí responden a la terapia inmunitaria y poder desarrollar un biomarcador que facilite y guíe la atención contra el cáncer de pulmón.