De un vistazo
- Tres equipos de investigación que trabajaban de forma independiente descubrieron que podrían predecir qué pacientes son más propensos a responder a ciertos tratamientos contra el cáncer conocidos como terapias de puntos de control inmunológicos.
- Estos enfoques pueden dar lugar a pruebas de laboratorio que ayuden a orientar las decisiones terapéuticas.
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 con 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 ha extendido, es mucho más difícil de tratar, lo que pone de relieve la necesidad de predecir el tratamiento del cáncer.
Algunas células cancerosas producen proteínas que mantienen a raya la respuesta del sistema inmunitario contra ellas. La terapia de puntos de control inmunitario es una nueva opción de tratamiento que revierte este bloqueo y ayuda al sistema inmunitario a combatir el cáncer. El tratamiento se utiliza para personas con melanoma y otros tipos de cáncer. Sin embargo, solo algunas personas con melanoma se benefician de esta inmunoterapia. Si existiera una forma de predecir qué personas no responderían al tratamiento, se les podría evitar el tratamiento y sus efectos secundarios mediante la predicción del tratamiento del cáncer.
Tres equipos de investigación independientes informaron recientemente sobre el 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 para predecir la respuesta al tratamiento en muestras de tumores de melanoma utilizando la predicción del tratamiento del cáncer. Crearon su predictor analizando las características únicas de expresión génica de los 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 más alta era la puntuación de una muestra, más probable era que el tumor del paciente se redujera espontáneamente.
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 lo probaron 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 expresión génica de los tumores para crear un predictor. Se centraron en las características que predicen qué tumores escaparían a la destrucción por parte 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 disponibles públicamente sobre los resultados de pacientes con melanoma tras recibir terapia de puntos de control. Informaron de 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 la 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 transportan el ligando 1 de muerte programada (PD-L1) en su superficie. 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 control de puntos de control anti-PD-1 eran menos propensas a responder al tratamiento, lo que destaca la importancia de la predicción del tratamiento del cáncer.
Con un mayor desarrollo y el uso de 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. Estos enfoques también podrían combinarse para obtener predicciones aún más precisas.
“Es fundamental poder predecir cómo responderán los pacientes con cáncer a este tipo de inmunoterapia”, afirma Ruppin. “Ser capaces de predecir quiénes tienen más probabilidades de responder y quiénes no nos permitirá orientar el tratamiento de los pacientes de forma más precisa y exacta’.”
Fecha: 12 de septiembre de 2018
Fuente: https://www.nih.gov/news-events/nih-research-matters/predicting-response-immunotherapy