{"id":57493,"date":"2025-07-01T10:24:02","date_gmt":"2025-07-01T16:24:02","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57493"},"modified":"2025-07-01T10:28:00","modified_gmt":"2025-07-01T16:28:00","slug":"modelo-de-ia-permite-mapear-con-precision-la-heterogeneidad-celular-en-tumores-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-ia-permite-mapear-con-precision-la-heterogeneidad-celular-en-tumores-de-mama\/","title":{"rendered":"Modelo de IA permite mapear con precisi\u00f3n la heterogeneidad celular en tumores de mama"},"content":{"rendered":"
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La herramienta AAnet, desarrollada por investigadores de Yale y centros internacionales, identifica estados celulares clave en c\u00e1ncer de mama triple negativo, con implicaciones cl\u00ednicas en diagn\u00f3stico, pron\u00f3stico y terapias personalizadas.<\/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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La heterogeneidad celular dentro de los tumores representa uno de los mayores desaf\u00edos en el diagn\u00f3stico y tratamiento del c\u00e1ncer. Ahora, un equipo internacional de cient\u00edficos ha desarrollado AAnet, una red neuronal capaz de identificar \u201carquetipos\u201d celulares en tumores de c\u00e1ncer de mama triple negativo (TNBC,\u00a0 en ingl\u00e9s). El estudio, publicado en Cancer Discovery<\/em><\/a>, demuestra que AAnet puede desentra\u00f1ar la compleja arquitectura celular del tumor, revelando patrones funcionales clave que se mantienen tanto en el tumor primario como en las met\u00e1stasis y microambientes asociados.<\/p>

\u201cLa heterogeneidad es un problema porque actualmente tratamos los tumores como si estuvieran formados por la misma c\u00e9lula. Esto significa que administramos una terapia que mata a la mayor\u00eda de las c\u00e9lulas del tumor actuando sobre un mecanismo concreto. Pero puede que no todas las c\u00e9lulas cancerosas compartan ese mecanismo. En consecuencia, aunque el paciente obtenga una respuesta inicial, las c\u00e9lulas restantes pueden crecer y el c\u00e1ncer reaparecer\u201d, explica la profesora asociada Christine Chaffer, coautora del estudio y codirectora del Programa de Plasticidad y Latencia del C\u00e1ncer del Instituto Garvan de Investigaci\u00f3n M\u00e9dica.<\/p>

El estudio explica que, a diferencia de enfoques tradicionales como el agrupamiento por tipos celulares o las trayectorias de diferenciaci\u00f3n, AAnet aborda el problema de que muchas c\u00e9lulas tumorales no pertenecen a grupos discretos, sino que se distribuyen a lo largo de un continuo funcional. Mediante un proceso de codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n, AAnet crea un espacio latente donde cada c\u00e9lula se representa como una combinaci\u00f3n convexa de estados extremos, llamados arquetipos.<\/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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Aplicando esta herramienta a modelos precl\u00ednicos y datos cl\u00ednicos de TNBC, los investigadores identificaron cinco arquetipos en tumores primarios: proliferativo, oxidativo\/adipog\u00e9nico, hip\u00f3xico, asociado a da\u00f1o celular y estimulador del sistema inmunol\u00f3gico. Estos estados reflejan funciones celulares fundamentales, desde la divisi\u00f3n activa hasta la respuesta a condiciones de bajo ox\u00edgeno.<\/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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Adem\u00e1s, al analizar met\u00e1stasis en ganglios linf\u00e1ticos, h\u00edgado y pulm\u00f3n, los cient\u00edficos observaron que varios arquetipos primarios se conservan en los sitios metast\u00e1sicos, aunque con adaptaciones seg\u00fan el entorno tisular. Por ejemplo, el arquetipo hip\u00f3xico fue ausente en el pulm\u00f3n, un ambiente rico en ox\u00edgeno, pero apareci\u00f3 uno nuevo con caracter\u00edsticas oxidativas e inmunomoduladoras.<\/p>

\u201cCon estos datos hemos ido descubriendo que no s\u00f3lo el c\u00e1ncer de cada paciente es diferente, sino que cada c\u00e9lula cancerosa se comporta de forma distinta a otra\u201d, expres\u00f3 Smita Krishnaswamy, profesora asociada de inform\u00e1tica y gen\u00e9tica en Yale.<\/p>

El estudio tambi\u00e9n incluy\u00f3 transcript\u00f3mica espacial, una t\u00e9cnica que permite visualizar la distribuci\u00f3n de genes en secciones tumorales. Al combinar esta tecnolog\u00eda con AAnet, los investigadores confirmaron que los arquetipos tienen organizaci\u00f3n espacial distinta dentro del tumor, y que su localizaci\u00f3n coincide con nichos microambientales espec\u00edficos. La colocalizaci\u00f3n de arquetipos tumorales con tipos celulares del estroma, como fibroblastos o neutr\u00f3filos, sugiere interacciones funcionales que podr\u00edan modular el comportamiento del c\u00e1ncer.<\/p>

Un hallazgo destacado es la identificaci\u00f3n del transportador de glucosa GLUT3 como un elemento clave del arquetipo hip\u00f3xico. Su inhibici\u00f3n redujo significativamente la proliferaci\u00f3n y met\u00e1stasis en modelos celulares y animales. Dado que GLUT3 tiene una expresi\u00f3n limitada en tejidos sanos y alta afinidad por la glucosa, podr\u00eda representar una diana terap\u00e9utica selectiva para subpoblaciones tumorales adaptadas a la hipoxia.<\/p>

\u201cActualmente, la elecci\u00f3n del tratamiento oncol\u00f3gico de un paciente se basa en gran medida en el \u00f3rgano del que procede el c\u00e1ncer, como mama, pulm\u00f3n o pr\u00f3stata, y en los marcadores moleculares que pueda presentar. Pero esto supone que todas las c\u00e9lulas de ese c\u00e1ncer son iguales\u201d, expres\u00f3 Chaffer.<\/p>

Finalmente, al aplicar AAnet a datos de pacientes con distintos subtipos de c\u00e1ncer de mama, se observ\u00f3 que los arquetipos identificados en modelos precl\u00ednicos tambi\u00e9n est\u00e1n presentes en humanos, independientemente del subtipo molecular. Esto sugiere que AAnet podr\u00eda complementar la clasificaci\u00f3n tradicional, ayudando a entender mejor la variabilidad intratumoral y guiar decisiones cl\u00ednicas.<\/p>

\u201cAhora disponemos de una herramienta para caracterizar la heterogeneidad del tumor de un paciente y comprender realmente lo que hace cada grupo de c\u00e9lulas a nivel biol\u00f3gico. Con AAnet, esperamos mejorar el dise\u00f1o racional de terapias combinadas que sepamos que se dirigir\u00e1n a cada uno de esos grupos diferentes a trav\u00e9s de sus v\u00edas biol\u00f3gicas. Esto puede mejorar enormemente los resultados para el paciente\u201d, concluy\u00f3 Chaffer.<\/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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YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/engineering.yale.edu\/news-and-events\/news\/ai-tool-set-transform-characterization-and-treatment-cancers<\/a><\/p>

AACR JOURNALS<\/strong><\/p>

https:\/\/aacrjournals.org\/cancerdiscovery\/article\/doi\/10.1158\/2159-8290.CD-24-0684\/763140\/AAnet-resolves-a-continuum-of-spatially-localized<\/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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