Mapeo de microambientes tumorales para predecir la respuesta a la inmunoterapia del cáncer de pulmón

Publicado originalmente por Justin Jackson, Phys.org , el 27 de mayo de 2025

editado por Sadie Harley, revisado por Robert Egan

Representación esquemática del ensayo mIF. Crédito: Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adu2151

En medio de la continua lucha por tratar el cáncer de pulmón no microcítico, un nuevo estudio dirigido por científicos de la Universidad de Stanford sugiere que la respuesta de un paciente a la inmunoterapia puede depender de cómo se agrupen las células inmunitarias alrededor de los tumores. Sus resultados revelan que la disposición espacial de determinadas células inmunitarias en el interior de los tumores puede ser un potente indicador de la respuesta al tratamiento, superando a las pruebas de biomarcadores existentes.

El cáncer de pulmón encabeza la mortalidad mundial por cáncer, y las variantes no microcíticas representan más del 80% de los casos. Los inhibidores de los puntos de control inmunitarios han transformado la terapia, pero sólo ayudan al 27-45% de los receptores.

Los biomarcadores predictivos fiables de la respuesta a la inmunoterapia han eludido a los clínicos, que actualmente confían en la inmunohistoquímica de PD-L1, la carga mutacional tumoral y las pruebas de estabilidad de microsatélites, cada una de las cuales ofrece un rendimiento predictivo modesto en todos los ensayos y son propensas a la inconsistencia.

En el estudio «Single-cell multimodal analysis reveals tumor microenvironment predictive of treatment response in non-small-cell lung cancer», publicado en Science Advances, los investigadores combinaron la inmunofluorescencia multiplex, la secuenciación del ARN y la histología basada en el aprendizaje profundo para identificar las arquitecturas inmunitarias tumorales que se correlacionan con los resultados de los pacientes.

El trabajo se basó en muestras de tejido de 132 pacientes con cáncer de pulmón no microcítico tratados en el Centro Médico de Stanford. Entre ellos, 50 pacientes se sometieron a un estudio intensivo de inmunofluorescencia múltiple (mIF), mientras que 115 disponían de imágenes histológicas completas y 122 de datos de secuenciación de ARN. En todas las modalidades se perfilaron más de 45 millones de células.

La inmunofluorescencia múltiple captó 33 marcadores proteínicos en 255 núcleos de tejido, lo que proporcionó coordenadas espaciales para 1,5 millones de células. La agrupación no supervisada agrupó los vecindarios locales en ocho fenotipos. Un modelo de aprendizaje profundo llamado NucSegAI, entrenado en 2,2 millones de núcleos y ajustado en 30 portaobjetos de pulmón, cartografió 45,6 millones de células en 119 imágenes histológicas de portaobjetos completos.

La deconvolución de ARN-seq estimó las fracciones de células inmunitarias y el enriquecimiento de conjuntos de genes vinculó los patrones espaciales a las vías de señalización. Una puntuación de linfocitos T citotóxicos (CTL) resumió la fracción de barrios enriquecidos en células T citotóxicas (Tc) por paciente.

Entre los 34 pacientes que recibieron terapia anti-PD-1/PD-L1, los que respondieron tenían 2,5 veces más células Tc y 6,5 veces más vecindarios enriquecidos con Tc que los que no respondieron. Estos tumores también mostraron interacciones espaciales más fuertes entre Tc y células dendríticas (Dc), monocitos y células tumorales.

Los pacientes situados en la mitad superior de la distribución de la puntuación CTL disfrutaron de una supervivencia libre de progresión significativamente mayor, mientras que los vecindarios dominados por macrófagos señalaron una recaída temprana.

Los ex fumadores con cáncer de pulmón no microcítico tendían a llevar una huella inmunitaria más silenciosa en sus tumores.

Investigadores de la Universidad de Stanford descubrieron que las muestras de tumores de ex fumadores contenían un número significativamente menor de regiones en las que las células inmunitarias se encontraban directamente junto a las células cancerosas. En cambio, los no fumadores presentaban grupos más densos de linfocitos adyacentes a las células tumorales.

Los investigadores concluyen que la integración de la inmunología espacial con la patología rutinaria puede mejorar la selección de pacientes para los costosos fármacos de punto de control inmunitario y evitar a otros la exposición tóxica.

Una adopción más amplia podría depender de software como NucSegAI, que extrae información similar de las diapositivas H&E estándar, prometiendo un camino simplificado hacia el tratamiento del cáncer de pulmón con precisión.

Para más información: Yuanning Zheng et al, Single-cell multimodal analysis reveals tumor microenvironment predictive of treatment response in non-small cell lung cancer, Science Advances (2025).
DOI: 10.1126/sciadv.adu2151

Información de la revista: Science Advances

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