Investigadores descubren interacciones entre células cancerosas e inmunes que predicen la respuesta a la inmunoterapia.
Investigadores de UT Southwestern lideraron un estudio que desarrolló una nueva herramienta para predecir la respuesta a las inmunoterapias en pacientes con cáncer de mama. Utilizando la secuenciación de ARN de célula única, identificaron interacciones celulares que pueden influir en el éxito del tratamiento.
El Dr. Isaac Chan, uno de los autores principales del estudio, explicó que las inmunoterapias han revolucionado el tratamiento del cáncer, pero aún tienen limitaciones en su eficacia. Para comprender mejor cómo interactúan las células cancerosas con las células inmunes, el equipo de investigación utilizó la secuenciación de ARN de célula única para analizar una gran cantidad de muestras de tumores de mama.
En el estudio los autores descubrieron que las interacciones entre diferentes tipos de células cancerosas y células inmunes pueden influir en el pronóstico del paciente y la respuesta a la inmunoterapia.
De esta manera, utilizando un enfoque computacional, el equipo identificó diez categorías de células cancerosas en lugar de las tres tradicionalmente utilizadas para determinar la terapia adecuada. Estas categorías, junto con la interacción entre células e inmunes, derivaron en la creación de una herramienta denominada InteractPrint, que demostró ser efectiva para predecir la respuesta a la inmunoterapia en pacientes con cáncer de mama.
Esta nueva herramienta ofrece nuevas posibilidades para la medicina de precisión en el tratamiento del cáncer, ya que permite a los médicos seleccionar terapias basadas en las características moleculares de los tumores y su interacción con el sistema inmunológico. El estudio, respaldado por varias organizaciones y financiada por instituciones como los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto Nacional de Cáncer, entre otras, destaca el potencial de la secuenciación de ARN de célula única en la mejora de la atención oncológica.
