Desentrañando las complejidades de la metástasis: ¿cómo elude el cáncer de mama al sistema inmunitario?
MadridEl cáncer de mama metastásico presenta un reto complejo en el tratamiento oncológico debido a su naturaleza complicada y su comportamiento impredecible. Un estudio relevante realizado por investigadores internacionales ha aportado nuevos conocimientos sobre la biología del cáncer de mama metastásico. Este trabajo es único ya que emplea diversos métodos para analizar las diferencias entre las células metastásicas y su interacción con el entorno.
Principales descubrimientos del estudio incluyen:
- Se realizó un análisis exhaustivo del transcriptoma en 67 biopsias de 60 pacientes.
- Se compararon los transcriptomas de células completas y de núcleos celulares.
- Se aplicaron métodos avanzados para el perfilado de expresión espacial en 15 muestras.
- Se identificaron perfiles de expresión estables a través de metástasis dentro de pacientes individuales.
Los investigadores emplearon diversos métodos para analizar la actividad genética y la ubicación de las células en los tumores. Encontraron que la actividad genética se mantenía constante en diferentes lugares donde el cáncer se había diseminado y a lo largo del tiempo en los mismos pacientes. Esta consistencia se observó incluso cuando las muestras provenían de órganos diversos como el cerebro, el hígado y los huesos. Sin embargo, el estudio reveló grandes diferencias entre los pacientes, lo que sugiere que el cáncer se comporta de manera distinta en cada individuo y que los tratamientos deben personalizarse.
Investigadores han identificado una relación entre el gen SOX4 y la ubicación de células inmunológicas. Las células tumorales que expresan el gen SOX4 tienden a mantenerse alejadas de las células inmunitarias T o NK. Esto indica que los tumores podrían tener mecanismos para evadir el sistema inmunológico en áreas específicas, subrayando la necesidad de tratamientos que puedan superar estas tácticas.
El estudio reveló que ciertos patrones de expresión genética pueden prever los resultados clínicos. Se observó que un patrón similar al de las células madre está vinculado a una menor supervivencia, lo que sugiere que podría ser útil para identificar tumores más agresivos. En contraste, un patrón similar al del cartílago se asoció con un tipo raro y difícil de tratar de cáncer de mama, destacando la complejidad de las señales biológicas en los tumores metastásicos.
Esta investigación nos ayuda a comprender mejor el cáncer de mama metastásico y abre el camino para más estudios. Destaca la importancia de emplear métodos de investigación variados y combinados para explorar el comportamiento complejo de estos tumores. Los resultados podrían permitir clasificar a los pacientes de manera más precisa y desarrollar tratamientos dirigidos, lo que podría mejorar la forma en que manejamos el cáncer de mama metastásico en el futuro.
El estudio se publica aquí:
http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03215-zy su cita oficial - incluidos autores y revista - es
Johanna Klughammer, Daniel L. Abravanel, Åsa Segerstolpe, Timothy R. Blosser, Yury Goltsev, Yi Cui, Daniel R. Goodwin, Anubhav Sinha, Orr Ashenberg, Michal Slyper, Sébastien Vigneau, Judit Jané‐Valbuena, Shahar Alon, Chiara Caraccio, Judy Chen, Ofir Cohen, Nicole Cullen, Laura K. DelloStritto, Danielle Dionne, Janet Files, Allison Frangieh, Karla Helvie, Melissa E. Hughes, Stephanie Inga, Abhay Kanodia, Ana Lako, Colin MacKichan, Simon Mages, Noa Moriel, Evan Murray, Sara Napolitano, Kyleen Nguyen, Mor Nitzan, Rebecca Ortiz, Miraj Patel, Kathleen L. Pfaff, Caroline B. M. Porter, Asaf Rotem, Sarah Strauss, Robert Strasser, Aaron R. Thorner, Madison Turner, Isaac Wakiro, Julia Waldman, Jingyi Wu, Jorge Gómez Tejeda Zañudo, Diane Zhang, Nancy U. Lin, Sara M. Tolaney, Eric P. Winer, Edward S. Boyden, Fei Chen, Garry P. Nolan, Scott J. Rodig, Xiaowei Zhuang, Orit Rozenblatt-Rosen, Bruce E. Johnson, Aviv Regev, Nikhil Wagle. A multi-modal single-cell and spatial expression map of metastatic breast cancer biopsies across clinicopathological features. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03215-z
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