El mapa más completo de la leucemia mieloide aguda

Un detallado 'atlas de estados celulares' de la leucemia mieloide aguda (LMA) podría ayudar a mejorar el tratamiento del cáncer agresivo. Lo han diseñado investigadores de la Universidad de Harvard (EE.UU.) que han utilizado tecnologías de una sola célula y aprendizaje automático . La leucemia mieloide aguda (LMA) es un tipo de cáncer de la sangre que, causado por una maduración incorrecta de las células madre de la médula ósea que dan lugar a los glóbulos blancos –concretamente, a los leucocitos denominados ‘granulocitos’–, representa hasta un 40% de todos los casos de leucemia que se producen en el mundo occidental. Un tipo de leucemia que, prácticamente exclusivo de los adultos, resulta mortal a los cinco años del diagnóstico en hasta un 90% de los mayores de 65 años. Las células de la LMA también adquieren constantemente mutaciones de ADN, que se ramifican en linajes de 'subclones' relacionados. «Sabemos -señala Peter van Galen, coautor principal del artículo- desde la década de 1960 que los tumores de la LMA son mezclas heterogéneas de células. Ahora, tenemos una forma muy cuantitativa de determinar los diferentes tipos de células presentes en estos tumores», añade. En el nuevo estudio, que se publica en «Cell», los investigadores combinaron complejas tecnologías de última generación: así, secuenciación de ARN de una célula (scRNA),secuenciación de ADN de nanoporos de lectura larga y el aprendizaje automático- para distinguir las células normales de las cancerosas y organizarlas en función de sus secuencias de ADN y similitudes de expresión génica. Los resultados también pueden explicar por qué las terapias que aprovechan las células T del sistema inmunitario para atacar los tumores han sido relativamente menos exitosas contra la LMA El atlas permitió a los científicos identificar, no solo qué células eran cancerosas, sino también sus estados: primitivos, diferenciados o en proceso de diferenciación. Dado que las muestras de tumores se obtuvieron de pacientes en distintos momentos, los investigadores también consiguieron comparar las jerarquías de desarrollo de los tumores de de la LMA entre individuos y realizar un seguimiento de la evolución de esas jerarquías desde el primer diagnóstico hasta el tratamiento y los resultados. Los resultados también pueden explicar por qué las terapias que aprovechan las células T del sistema inmunitario para atacar los tumores han sido relativamente menos exitosas contra la LMA. Los investigadores identificaron una clase de células que se comportaban como glóbulos blancos que supuestamente suprimían las respuestas inmunes contra el cáncer. Los autores del trabajo creen que sus hallazgos deberían ayudar en el desarrollo de nuevas estrategias de inmunoterapia y medicina de precisión para el tratamiento de la LMA.
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Un detallado 'atlas de estados celulares' de la leucemia mieloide aguda (LMA) podría ayudar a mejorar el tratamiento del cáncer agresivo. Lo han diseñado investigadores de la Universidad de Harvard (EE.UU.) que han utilizado tecnologías de una sola célula y aprendizaje automático . La leucemia mieloide aguda (LMA) es un tipo de cáncer de la sangre que, causado por una maduración incorrecta de las células madre de la médula ósea que dan lugar a los glóbulos blancos –concretamente, a los leucocitos denominados ‘granulocitos’–, representa hasta un 40% de todos los casos de leucemia que se producen en el mundo occidental. Un tipo de leucemia que, prácticamente exclusivo de los adultos, resulta mortal a los cinco años del diagnóstico en hasta un 90% de los mayores de 65 años. Las células de la LMA también adquieren constantemente mutaciones de ADN, que se ramifican en linajes de 'subclones' relacionados. «Sabemos -señala Peter van Galen, coautor principal del artículo- desde la década de 1960 que los tumores de la LMA son mezclas heterogéneas de células. Ahora, tenemos una forma muy cuantitativa de determinar los diferentes tipos de células presentes en estos tumores», añade. En el nuevo estudio, que se publica en «Cell», los investigadores combinaron complejas tecnologías de última generación: así, secuenciación de ARN de una célula (scRNA),secuenciación de ADN de nanoporos de lectura larga y el aprendizaje automático- para distinguir las células normales de las cancerosas y organizarlas en función de sus secuencias de ADN y similitudes de expresión génica. Los resultados también pueden explicar por qué las terapias que aprovechan las células T del sistema inmunitario para atacar los tumores han sido relativamente menos exitosas contra la LMA El atlas permitió a los científicos identificar, no solo qué células eran cancerosas, sino también sus estados: primitivos, diferenciados o en proceso de diferenciación. Dado que las muestras de tumores se obtuvieron de pacientes en distintos momentos, los investigadores también consiguieron comparar las jerarquías de desarrollo de los tumores de de la LMA entre individuos y realizar un seguimiento de la evolución de esas jerarquías desde el primer diagnóstico hasta el tratamiento y los resultados. Los resultados también pueden explicar por qué las terapias que aprovechan las células T del sistema inmunitario para atacar los tumores han sido relativamente menos exitosas contra la LMA. Los investigadores identificaron una clase de células que se comportaban como glóbulos blancos que supuestamente suprimían las respuestas inmunes contra el cáncer. Los autores del trabajo creen que sus hallazgos deberían ayudar en el desarrollo de nuevas estrategias de inmunoterapia y medicina de precisión para el tratamiento de la LMA.
 
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