{"id":320563,"date":"2025-07-31T05:39:56","date_gmt":"2025-07-31T09:39:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eldiario.net\/portal\/?p=320563"},"modified":"2025-07-31T05:39:56","modified_gmt":"2025-07-31T09:39:56","slug":"herramienta-basada-en-ia-mide-la-agresividad-del-cancer-y-abre-camino-a-nuevas-terapias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eldiario.net\/portal\/2025\/07\/31\/herramienta-basada-en-ia-mide-la-agresividad-del-cancer-y-abre-camino-a-nuevas-terapias\/","title":{"rendered":"Herramienta basada en IA \u2018mide\u2019 la agresividad del c\u00e1ncer y abre camino a nuevas terapias"},"content":{"rendered":"<p><em>Desarrollado en la Universidad de Sao Paulo, el modelo utiliza la expresi\u00f3n proteica para componer un \u00edndice de stemness, que analiza la similitud del tumor con c\u00e9lulas madre pluripotentes. El art\u00edculo fue publicado en Cell Genomics.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Con el aumento de los casos de c\u00e1ncer en el mundo, la enfermedad se ha vuelto cada vez m\u00e1s compleja, desafiando a la ciencia en la b\u00fasqueda de avances en diagn\u00f3stico y tratamiento. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una aliada en modelos de predicci\u00f3n y detecci\u00f3n de casos. Una herramienta desarrollada por investigadores de Brasil y Polonia podr\u00eda contribuir en este proceso.<\/p>\n<p>El modelo de aprendizaje autom\u00e1tico demostr\u00f3 ser capaz de predecir, a trav\u00e9s de prote\u00ednas espec\u00edficas, la agresividad de algunos tipos de tumor, generando un \u00edndice del grado de stemness que var\u00eda de bajo (cero) a alto (uno). A mayor \u00edndice, el c\u00e1ncer tiende a ser m\u00e1s agresivo, resistente a medicamentos y propenso a reca\u00eddas.<\/p>\n<p>El grado de stemness se refiere a cu\u00e1n similares son las c\u00e9lulas tumorales a las c\u00e9lulas madre pluripotentes, aquellas con capacidad de transformarse en casi todos los tipos de c\u00e9lulas del cuerpo humano. Cuanto m\u00e1s avanza la enfermedad, menos se parecen las c\u00e9lulas malignas al tejido del que se originaron, mostrando autorrenovaci\u00f3n y un fenotipo indiferenciado.<\/p>\n<p>Para desarrollar la herramienta, los cient\u00edficos utilizaron conjuntos de datos del Consorcio de An\u00e1lisis Prote\u00f3mico Cl\u00ednico de Tumores (CPTAC, por sus siglas en ingl\u00e9s), referentes a 11 tipos de c\u00e1ncer, y desarrollaron el \u00edndice de stemness basado en la expresi\u00f3n proteica (PROTsi). Fueron analizadas m\u00e1s de 1.300 muestras de casos de mama, ovario, pulm\u00f3n (carcinoma de c\u00e9lulas escamosas y adenocarcinoma), ri\u00f1\u00f3n, \u00fatero, cerebro (pedi\u00e1trico y adulto), cabeza y cuello, colon y p\u00e1ncreas.<\/p>\n<p>Mediante la integraci\u00f3n del PROTsi con datos prote\u00f3micos de 207 c\u00e9lulas madre pluripotentes, el grupo identific\u00f3 prote\u00ednas que impulsan la agresividad de algunos de estos tipos de tumores. Estas mol\u00e9culas pueden ser posibles blancos para nuevas terapias generales o espec\u00edficas. As\u00ed, la herramienta tambi\u00e9n contribuye a la personalizaci\u00f3n de las terapias contra el c\u00e1ncer, adem\u00e1s de fomentar el desarrollo cl\u00ednico de tratamientos.<\/p>\n<p>Los hallazgos del estudio, incluyendo la validaci\u00f3n de los resultados, fueron publicados en la revista cient\u00edfica <em>Cell Genomics<\/em>.<\/p>\n<p>\u201cMuchas de esas prote\u00ednas ya son blanco de medicamentos disponibles en el mercado para pacientes con c\u00e1ncer y otras enfermedades. Pueden probarse en estudios futuros a partir de esta identificaci\u00f3n. Llegamos a ellas al asociar el fenotipo de stemness con la agresividad tumoral\u201d, explica a Agencia FAPESP la profesora Tathiane Malta, del Laboratorio de Multi-\u00f3mica y Oncolog\u00eda Molecular de la Facultad de Medicina de Ribeirao Preto de la Universidad de Sao Paulo (FMRP-USP), en Brasil.<\/p>\n<p>Malta es autora correspondiente del art\u00edculo junto con el profesor Maciej Wiznerowicz, de la Universidad de Ciencias M\u00e9dicas de Poznan (Polonia), y cuenta con apoyo de la FAPESP a trav\u00e9s del programa Apoyo a J\u00f3venes Investigadores (proyectos 19\/14928-1 y 18\/00583-0).<\/p>\n<p>Por su trabajo a lo largo de los a\u00f1os, la profesora fue una de las ganadoras en 2022 de un premio destinado a promover y reconocer la participaci\u00f3n femenina en la ciencia.<\/p>\n<p>En 2018, Malta fue la primera autora de un art\u00edculo publicado en <em>Cell,<\/em> resultado de su investigaci\u00f3n de posdoctorado, en la que el grupo desarroll\u00f3 un \u00edndice de stemness capaz de medir objetivamente el grado de similitud entre muestras tumorales y c\u00e9lulas madre pluripotentes (lea m\u00e1s en: agencia.fapesp.br\/27594).<\/p>\n<p>\u201cEn aquel momento desarrollamos el algoritmo basado en aprendizaje autom\u00e1tico utilizando la base p\u00fablica de tumores del The Cancer Genome Atlas [TCGA], en Estados Unidos. Nos basamos en datos de expresi\u00f3n g\u00e9nica, cuantificando ARN, y datos epigen\u00f3micos, como la metilaci\u00f3n del ADN. Ahora trabajamos con la base del CPTAC, basada en prote\u00f3mica, y realizamos un update con el an\u00e1lisis de prote\u00edna, una mol\u00e9cula funcional que se adapta mejor a las posibilidades terap\u00e9uticas y de aplicaci\u00f3n cl\u00ednica\u201d, a\u00f1ade Malta.<\/p>\n<p>En los resultados actuales, el PROTsi se correlacion\u00f3 positivamente con los puntajes de stemness basados en transcriptomas previamente publicados, incluido el modelo de 2018. Fue m\u00e1s eficaz, por ejemplo, en la distinci\u00f3n entre muestras tumorales y no tumorales.<\/p>\n<p>Para Renan Santos Sim\u00f5es, estudiante de Malta y coautor principal del art\u00edculo junto con Iga Ko\u0142odziejczak-Guglas, del Instituto Internacional de Oncolog\u00eda Molecular en Poznan (Polonia), el avance logrado en la caracterizaci\u00f3n del stemness, considerando los niveles de prote\u00edna y sus modificaciones, abre camino para una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la progresi\u00f3n tumoral y de los mecanismos de resistencia a las terapias actuales.<\/p>\n<p>\u201cLa ciencia avanza poco a poco, de forma cuidadosa y construida con muchas manos. Es gratificante darnos cuenta de que estamos contribuyendo a ese proceso. Eso es lo que nos motiva: saber que lo que hacemos hoy puede significar una diferencia real para los pacientes, mejorando los tratamientos y su calidad de vida\u201d, afirma Simoes, becario de la FAPESP. La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n cont\u00f3 con la participaci\u00f3n del brasile\u00f1o Emerson de Souza Santos, tambi\u00e9n alumno de Malta.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Cuadro<\/strong><\/p>\n<p>En el \u00faltimo D\u00eda Mundial contra el C\u00e1ncer, conmemorado el 4 de febrero, la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) alert\u00f3 que 40 personas por minuto reciben un diagn\u00f3stico de la enfermedad en el mundo, teniendo que someterse a tratamientos oncol\u00f3gicos.<\/p>\n<p>Una de las principales causas de muerte, los tumores han afectado cada vez m\u00e1s a la poblaci\u00f3n joven. Un estudio publicado en 2023 en BMJ Oncology se\u00f1al\u00f3 que la incidencia de c\u00e1ncer de inicio precoz en adultos menores de 50 a\u00f1os aument\u00f3 un 79 % entre 1990 y 2019, adem\u00e1s de un incremento del 28 % en los fallecimientos. Se analizaron 29 tipos de c\u00e1ncer en 204 pa\u00edses.<\/p>\n<p>En Brasil, el Instituto Nacional del C\u00e1ncer (Inca) estima que habr\u00e1 704 mil nuevos casos por a\u00f1o en el trienio 2023-2025. De acuerdo con la publicaci\u00f3n Estimativa 2023 \u2013 Incidencia de C\u00e1ncer en Brasil, los tumores malignos m\u00e1s comunes son: c\u00e1ncer de piel no melanoma (31 % del total de casos), seguido por c\u00e1ncer de mama femenino (10.5 %), pr\u00f3stata (10 %), colon y recto (6.5 %), pulm\u00f3n (4.6 %) y est\u00f3mago (3 %).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Resultados<\/strong><\/p>\n<p>En el proceso de validaci\u00f3n, el PROTsi mostr\u00f3 un rendimiento consistente en varios conjuntos de datos, diferenciando claramente c\u00e9lulas madre de c\u00e9lulas diferenciadas, con distintos tipos de tumores posicion\u00e1ndose en niveles intermedios. En cuanto al desenlace cl\u00ednico, el PROTsi fue predictivo en casos de c\u00e1ncer de \u00fatero y de cabeza y cuello, por ejemplo.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, la herramienta logr\u00f3 distinguir mejor los tumores de mayor grado en muestras de adenocarcinoma, \u00fatero, p\u00e1ncreas y c\u00e1ncer cerebral pedi\u00e1trico. \u201cBuscamos construir un modelo que pueda aplicarse a cualquier tipo de c\u00e1ncer, pero vimos que funciona mejor para algunos que para otros. Estamos dejando disponible una fuente de datos para estudios futuros\u201d, afirma Malta.<\/p>\n<p>Seg\u00fan la profesora, el grupo de la USP contin\u00faa probando otros modelos computacionales para perfeccionar las predicciones\u2026 <strong>(Agencia FAPESP).<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desarrollado en la Universidad de Sao Paulo, el modelo utiliza la expresi\u00f3n proteica para componer un \u00edndice de stemness, que analiza la similitud del tumor con c\u00e9lulas madre pluripotentes. 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