{"id":52108,"date":"2025-03-25T09:41:18","date_gmt":"2025-03-25T15:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=52108"},"modified":"2025-03-25T09:44:49","modified_gmt":"2025-03-25T15:44:49","slug":"cientificas-utilizan-ia-para-encontrar-que-las-celulas-no-cancerosas-influyen-en-el-comportamiento-de-los-tumores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cientificas-utilizan-ia-para-encontrar-que-las-celulas-no-cancerosas-influyen-en-el-comportamiento-de-los-tumores\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficas utilizan IA para encontrar que las c\u00e9lulas no cancerosas influyen en el comportamiento de los tumores"},"content":{"rendered":"
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Cient\u00edficas de Stanford Medicine est\u00e1n desarrollando un marco para captar mejor c\u00f3mo las c\u00e9lulas sanas que rodean a los tumores influyen en el comportamiento de las c\u00e9lulas cancerosas y c\u00f3mo esas interacciones pueden influir los tratamientos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un equipo de investigadores de Stanford Medicine ha desarrollado una nueva herramienta llamada \u201ccolocatoma\u201d o colocatome<\/em>, que analiza c\u00f3mo las c\u00e9lulas no cancerosas influyen en el desarrollo y resistencia de los tumores. Este avance, publicado en Nature Communications<\/em><\/a>, podr\u00eda mejorar la comprensi\u00f3n del c\u00e1ncer y el dise\u00f1o de tratamientos m\u00e1s efectivos.<\/p>

Este estudio reciente propone un marco cuantitativo innovador para analizar la organizaci\u00f3n espacial de las c\u00e9lulas en el microambiente tumoral (TME, por sus siglas en ingl\u00e9s). Este enfoque, denominado \u201can\u00e1lisis de colocatoma\u201d, permite comparar la localizaci\u00f3n relativa de diferentes subpoblaciones celulares en muestras de tejido, tanto in vitro como en espec\u00edmenes patol\u00f3gicos.<\/p>

El estudio se centra en el adenocarcinoma de pulm\u00f3n (LUAD, en ingl\u00e9s), un tipo com\u00fan de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, y utiliza modelos tridimensionales derivados de pacientes para explorar c\u00f3mo las c\u00e9lulas cancerosas y los fibroblastos asociados al c\u00e1ncer (CAFs, en ingl\u00e9s) interact\u00faan espacialmente.<\/p>

Una de las claves de este estudio fue el uso de inteligencia artificial (IA). Los cient\u00edficos utilizaron un programa llamado CELESTA, que es capaz de identificar autom\u00e1ticamente los diferentes tipos de c\u00e9lulas en las im\u00e1genes. Esto es importante porque, en lugar de tener que clasificar manualmente las c\u00e9lulas, la IA lo hace de manera r\u00e1pida y precisa, lo que ahorra tiempo y reduce errores.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CELESTA utiliza machine learning para identificar y clasificar subpoblaciones celulares en las im\u00e1genes de inmunofluorescencia multiplexada. Es descrito como un algoritmo semi-supervisado que permite la identificaci\u00f3n automatizada de tipos y estados celulares basados en perfiles de expresi\u00f3n de marcadores proteicos, sin necesidad de agrupamiento manual o gateo, lo que agiliza y mejora la precisi\u00f3n del an\u00e1lisis.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El estudio, liderado por Sylvia Plevritis y Gina Bouchard, se centra en c\u00f3mo las c\u00e9lulas sanas que rodean a un tumor afectan su crecimiento, resistencia a f\u00e1rmacos y metabolismo. A diferencia de investigaciones previas, que se enfocaban principalmente en las c\u00e9lulas cancerosas, este trabajo explora el \u201cecosistema\u201d completo del tumor.<\/p>

\u201cLas c\u00e9lulas cancerosas no act\u00faan solas; necesitan de otras c\u00e9lulas para sobrevivir, resistir o incluso morir”, explic\u00f3 Bouchard. El colocatoma registra qu\u00e9 tipos de c\u00e9lulas interact\u00faan, llamadas \u201ccolocalizaciones\u201d y cu\u00e1les se evitan (anti-colocalizaciones”), lo que ayuda a predecir si un tumor ser\u00e1 agresivo o resistente a terapias.<\/p>

Los investigadores utilizaron modelos experimentales de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n e IA para comparar patrones celulares con biopsias de pacientes. Descubrieron que ciertas reorganizaciones espaciales entre c\u00e9lulas cancerosas y fibroblastos, un tipo de c\u00e9lula no cancerosa, pueden generar resistencia a f\u00e1rmacos.<\/p>

“Es como reorganizar los muebles de una habitaci\u00f3n y descubrir que las salidas est\u00e1n bloqueadas”, se\u00f1al\u00f3 Plevritis. Este hallazgo sugiere que, adem\u00e1s de atacar las c\u00e9lulas cancerosas, futuros tratamientos podr\u00edan enfocarse en alterar su entorno celular. El equipo planea ampliar la base de datos del colocatoma para identificar patrones comunes en distintos tipos de c\u00e1ncer. Con ayuda de IA, buscar\u00e1n \u201creglas universales\u201d en el comportamiento de los tumores, lo que podr\u00eda llevar a terapias m\u00e1s efectivas y personalizadas. \u201cSi encontramos motivos espaciales compartidos entre diferentes c\u00e1nceres, podr\u00edamos dise\u00f1ar tratamientos aplicables a m\u00faltiples casos\u201d, destac\u00f3 Plevritis.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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STANFORD<\/strong><\/p>

https:\/\/med.stanford.edu\/news\/all-news\/2025\/03\/cancer-cells-colocatome.html<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-024-55129-6<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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