{"id":37291,"date":"2024-08-02T11:24:12","date_gmt":"2024-08-02T11:24:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/?p=37291"},"modified":"2024-12-12T12:19:12","modified_gmt":"2024-12-12T12:19:12","slug":"como-la-genetica-la-inmunologia-y-la-informatica-estan-revolucionando-la-forma-de-tratar-el-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/como-la-genetica-la-inmunologia-y-la-informatica-estan-revolucionando-la-forma-de-tratar-el-cancer\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la gen\u00e9tica, la inmunolog\u00eda y la inform\u00e1tica est\u00e1n revolucionando la forma de tratar el c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"37291\" class=\"elementor elementor-37291\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e5e108d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e5e108d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7aac84d\" data-id=\"7aac84d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e2472f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8e2472f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! 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Sin embargo, a medida que se acumulan los resultados de estas tecnolog\u00edas, nos encontramos con la dificultad de analizar e interpretar las ingentes cantidades de datos que generan, que no pueden ser analizadas \u201cmanualmente\u201c. Y m\u00e1s grave a\u00fan, el tipo de informaci\u00f3n generada es compleja y se refiere a m\u00faltiples escalas fisiol\u00f3gicas y temporales. Este nivel de complejidad elude las capacidades cognitivas directas del cerebro humano y solo puede ser atacado utilizando modelos matem\u00e1ticos y computacionales; de la misma manera que los f\u00edsicos llevan siglos resolviendo las \u00f3rbitas de los astros. La medicina est\u00e1 as\u00ed transform\u00e1ndose en una ciencia cuantitativa y predictiva, raz\u00f3n por la cual muchos laboratorios biom\u00e9dicos cuentan ya entre sus filas, no solo con m\u00e9dicos y bi\u00f3logos experimentales, sino tambi\u00e9n con inform\u00e1ticos y f\u00edsicos trabajando juntos en equipos interdisciplinares. Esta nueva perspectiva a la hora de enfocar una patolog\u00eda de la complejidad del c\u00e1ncer es clave para entender las bases moleculares de la enfermedad, mejorar los diagn\u00f3sticos y, especialmente para personalizar los tratamientos.\u00a0<\/span><\/p><h2><strong>\u00abEl desarrollo y aplicaci\u00f3n de nuevas estrategias basadas en las inmunoterapias ha cambiado radicalmente este panorama\u00bb<\/strong><\/h2><p><span style=\"font-weight: 400\">El diagn\u00f3stico y tratamiento de muchos tipos de tumores ha mejorado notablemente desde principios de siglo. Este es el caso, por ejemplo, del melanoma metast\u00e1sico, cuya tasa de supervivencia media hace tan solo una d\u00e9cada era inferior a un 20% a los 5 a\u00f1os de ser diagnosticado. El desarrollo y aplicaci\u00f3n de nuevas estrategias basadas en <\/span><span style=\"font-weight: 400\">las<\/span><span style=\"font-weight: 400\"> inmunoterapias ha cambiado radicalmente este panorama. Estas terapias se basan en estimular y dirigir el sistema inmune de nuestro cuerpo para reconocer, atacar y destruir c\u00e9lulas tumorales. Pueden estar basadas en medicamentos de formulaci\u00f3n tradicional, en anticuerpos o p\u00e9ptidos, o, incluso, en c\u00e9lulas del paciente previamente modificadas. Su aplicaci\u00f3n ha hecho posible que hoy la supervivencia media a los 5 a\u00f1os sea superior al 50%. Sin embargo, sigue habiendo un 40% de pacientes de melanoma resistentes a estas terapias y muchos de los pacientes experimentan efectos secundarios, a veces, fatales. El origen de esta diversidad de respuestas reside en la variabilidad gen\u00e9tica del tumor y del paciente. La \u00fanica forma de caracterizar y predecir las consecuencias de esta variabilidad es la generaci\u00f3n, an\u00e1lisis y modelado de datos cuantitativos, en especial aquellos generados con t\u00e9cnicas \u201c-\u00f3micas\u201d.<\/span><\/p><p><b>Modelos de aprendizaje-m\u00e1quina para clasificar pacientes de c\u00e1ncer.\u00a0<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Hay una gran variedad de aproximaciones que permiten combinar los datos con modelos computacionales. Una de ellas es el aprendizaje-m\u00e1quina y\/o aprendizaje profundo. Se trata de una familia de algoritmos computacionales capaces de organizar grandes cantidades de datos, aprender de ellos de forma semiautom\u00e1tica y generar modelos con capacidad predictiva. Modelos computacionales de este tipo, entrenados con miles de im\u00e1genes de lesiones cut\u00e1neas, han demostrado ser capaces de superar en precisi\u00f3n a dermat\u00f3logos experimentados a la hora de clasificar im\u00e1genes dermosc\u00f3picas; de hecho, son ya recursos en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. De la misma manera, con los datos \u201c-\u00f3micos\u201d a los que nos hemos referido antes, obtenidos de los pacientes, se puede generar tambi\u00e9n este tipo de modelos. En este caso, los datos, agrupados seg\u00fan las categor\u00edas de pacientes, se utilizan para entrenar el modelo computacional. Una vez entrenado, el modelo adquiere capacidad de predicci\u00f3n; lo que quiere decir que se pueden cuantificar muestras de un nuevo paciente, introducirlas en el modelo y obtener un resultado que clasifica al paciente, como de bajo o alto riesgo de recurrencia tumoral, por ejemplo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">En nuestro grupo de investigaci\u00f3n sobre Inmunolog\u00eda Tumoral de Sistemas en el Departamento de Dermatolog\u00eda de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-N\u00faremberg, hemos utilizado un tipo especial de modelo de aprendizaje profundo, que se denomina \u201cautoencoder\u201d, para combinar diversos tipos de datos \u201c-\u00f3micos\u201d de pacientes de melanoma metast\u00e1sico. Este modelo de aprendizaje autom\u00e1tico hace posible condensar la informaci\u00f3n contenida en miles de variables \u201c\u00f3micas\u201d en solo unas pocas decenas, que pueden as\u00ed ser utilizadas para visualizar los datos m\u00e1s f\u00e1cilmente, comparar los perfiles de m\u00faltiples pacientes o clasificarlos en grupos de pacientes con similares perfiles moleculares y tiempo de supervivencia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de aprendizaje profundo permiten clasificar pacientes en t\u00e9rminos de diagn\u00f3stico y personalizaci\u00f3n de terapias. Sin embargo, estos modelos, si bien tienen potencial predictivo, no son f\u00e1cilmente interpretables y no permiten entender qu\u00e9 variables gen\u00f3micas son las responsables de su poder predictivo, o c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed y los mecanismos moleculares que involucran.<\/span><\/p><p><b>Modelos de redes moleculares y celulares para entender el c\u00e1ncer y dise\u00f1ar terapias.\u00a0<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Pero hay otras aproximaciones, m\u00e1s mecanicistas, para construir modelos computacionales en Biomedicina. Una de ellas se basa en el hecho de que en el c\u00e1ncer raramente hay un gen \u00fanico responsable (lo que se denomina \u201cbala de plata\u201d g\u00e9nica). M\u00e1s bien lo que ocurre es que los genes y las prote\u00ednas ejercen su funci\u00f3n coordinadamente, en densas y complejas redes de interacciones moleculares. Conocer la progresi\u00f3n del c\u00e1ncer requiere que seamos capaces de reconstruir estas redes moleculares, entender c\u00f3mo el c\u00e1ncer las altera y aislar en ellas las partes m\u00e1s importantes. Esta es la tarea de la llamada <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Biolog\u00eda de Redes<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, que hace uso de algoritmos computacionales para la reconstrucci\u00f3n y an\u00e1lisis de dichas redes moleculares. Estas redes se reconstruyen utilizando bases de datos, experimentos cuantitativos o m\u00e9todos bioinform\u00e1ticos. Utilizando algoritmos de an\u00e1lisis de redes, a menudo inspirados en aquellos utilizados en los buscadores de internet, se puede integrar datos -\u00f3micos en la red molecular, lo que permite detectar la parte central de la red de interacciones que puede ser responsable, por ejemplo, de la resistencia de un grupo de pacientes de melanoma a la inmunoterapia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos as\u00ed generados proporcionan \u201cperfiles de genes\u201d que, a diferencia de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, permiten formular hip\u00f3tesis sobre los mecanismos moleculares implicados en la resistencia a la terapia. Esto nos permite dar un paso m\u00e1s y detectar candidatos moleculares para nuevas terapias. Una posibilidad muy prometedora es el reposicionamiento de f\u00e1rmacos: a partir de los datos \u201c-\u00f3micos\u201d y del an\u00e1lisis de redes, es posible encontrar un nuevo uso para un medicamento ya existente, reduciendo coste y tiempo de los nuevos tratamientos. En nuestro grupo hemos utilizado este m\u00e9todo para encontrar mol\u00e9culas (aprobadas como medicamentos antiinflamatorios) que pueden ser utilizadas para revertir algunos de los mecanismos celulares responsables de la resistencia a la inmunoterapia en melanoma.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">La Medicina est\u00e1 viviendo una \u00e9poca prodigiosa apoy\u00e1ndose en nuevas tecnolog\u00edas de cuantificaci\u00f3n molecular, planteando nuevos paradigmas de modelizaci\u00f3n y explotando las capacidades computacionales a nuestro alcance. En un futuro no muy lejano, los modelos computacionales se integrar\u00e1n en la rutina de decisi\u00f3n de los hospitales, facilitando el an\u00e1lisis de los datos m\u00e9dicos, agilizando el diagn\u00f3stico y haci\u00e9ndolo m\u00e1s preciso; en definitiva, personalizando las terapias a nivel molecular.<\/span><\/p><\/div><div style=\"margin-top: 20px;color: #3d3d3d;font-family: ArgentumSans, sans-serif\"><p>AUTOR <b>Julio Vera Gonz\u00e1lez<\/b><\/p><p>ILUSTRACI\u00d3N <strong>CARLA GARRIDO<\/strong><\/p><\/div><hr style=\"margin-top: 27px;margin-bottom: 27px;color: #3d3d3d;font-family: ArgentumSans, sans-serif;background-color: #ffffff\" \/><p style=\"font-family: ArgentumSans, sans-serif\"><strong><span style=\"color: #2c284d\">Archivado en<\/span>: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/revista-hipotesis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Revista Hip\u00f3tesis<\/a><br \/><strong><span style=\"color: #2c284d\">Etiquetas: <\/span><\/strong><span style=\"color: #2c284d\">N\u00famero 13, <a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/articulo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Art\u00edculo<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/ciencia-y-sociedad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ciencia y Sociedad<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/hipotesis\/universidad-de-la-laguna\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Universidad de La Lagun<\/a>a<\/span><\/p>\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<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-129ffdf\" data-id=\"129ffdf\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66f20f1 elementor-widget elementor-widget-testimonial\" data-id=\"66f20f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"testimonial.default\">\n\t\t\t\t<div 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href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/la-abeja-una-aliada-en-peligro\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La abeja, una aliada en peligro<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/el-diseno-cambia-nuestras-vidas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El dise\u00f1o cambia nuestras vidas<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/parkinson-mas-alla-de-los-sintomas-motores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">P\u00e1rkinson: m\u00e1s all\u00e1 de los s\u00edntomas motores<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/ciencia-para-combatir-la-sequia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ciencia para combatir la sequ\u00eda<\/a><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82498e7 e-grid-align-left elementor-shape-rounded elementor-grid-0 elementor-widget elementor-widget-social-icons\" data-id=\"82498e7\" data-element_type=\"widget\" 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