Los investigadores del cáncer han estado buscando durante mucho tiempo una forma de diseñar células inmunitarias para que puedan atacar de manera eficiente las células cancerosas mientras ignoran las células sanas. Un equipo de científicos ahora ha buscado el aprendizaje automático y lo ha combinado con tecnologías de terapia celular para ayudar a crear tal terapéutica.
Con el aprendizaje automático, los científicos del laboratorio de Wendell Lim, Ph.D., de la UCSF Cell Design Initiative y Center for Synthetic Immunology, examinaron bases de datos que contenían datos sobre proteínas que se encuentran en células sanas y cancerosas. Buscaban combinaciones de proteínas que solo se encontraran en la superficie de las células cancerosas y que pudieran usarse para atacarlas específicamente. El trabajo fue informado en Cell Systems por miembros del laboratorio de Lim y científicos de la Universidad de Princeton.
Otro artículo publicado en Science por Lim y sus colegas mostró que estos datos computacionales se pueden usar para diseñar terapias celulares más efectivas para tratar el cáncer.
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"Actualmente, a la mayoría de los tratamientos contra el cáncer, incluidas las terapias celulares, se les dice que 'bloqueen esto' o 'eliminen esto'", dijo Lim, quien también es profesor y presidente de farmacología celular y molecular. "Queremos aumentar el matiz y la sofisticación de las decisiones que toma una célula terapéutica".
La terapia con células CAR T ha sido durante mucho tiempo un foco de investigación sobre el cáncer; el objetivo es tomar células inmunitarias de un paciente con cáncer, diseñarlas para que reconozcan mejor los 'antígenos' o moléculas en la superficie de las células cancerosas y devolverlas al paciente para que hagan su trabajo. Pero existen desafíos para este enfoque, incluido el microambiente que crea un tumor, que puede impedir la eficacia de las células T CAR.
Esta investigación utilizó una herramienta llamada synNotch para programar instrucciones en las células inmunes. Al igual que en la terapia con células CAR T, la intención es mejorarlas en el reconocimiento de antígenos que solo se encuentran en las células cancerosas para atacarlas. Pero esta vez, las células manipuladas buscarían una combinación de antígenos que se encuentran solo en las células cancerosas en lugar de un solo antígeno.
Los científicos utilizaron este método para programar las células T para destruir las células cancerosas del riñón que expresan dos antígenos: CD70 y AXL. El CD70 también está presente en las células inmunitarias sanas y las células pulmonares sanas portan AXL, pero las células T modificadas solo tienen como objetivo las células cancerosas que portan ambos.
"El campo del análisis de big data del cáncer y el campo de la ingeniería celular se han disparado en los últimos años, pero estos avances no se han combinado", dijo la colaboradora del estudio y científica informática Olga G. Troyanskaya, Ph.D., del Instituto Lewis-Sigler de Genómica Integrativa de Princeton. "Las capacidades informáticas de las células terapéuticas combinadas con los enfoques de aprendizaje automático permiten el uso procesable de los datos genómicos y proteómicos cada vez más disponibles sobre cánceres".
"Este trabajo es esencialmente un manual de ingeniería celular que nos proporciona planos sobre cómo construir diferentes clases de células T terapéuticas que podrían reconocer casi cualquier tipo posible de patrón de antígeno combinatorio que pudiera existir en una célula cancerosa", dijo Lim.
SynNotch se puede utilizar en configuraciones complejas; Por ejemplo, un receptor synNotch en una célula puede identificar el antígeno A, y cuando lo hace, hace que la célula haga un synNotch para reconocer el antígeno B. Juntos, estos eventos conducen a la producción de un CAR para reconocer el antígeno C, y un Célula T que debe encontrar los tres antígenos juntos para apuntar a una célula para su destrucción.
El equipo de investigación pudo matar las células cancerosas que portaban ciertos marcadores. Cuando los ratones que modelaron tumores sólidos se trataron con células T que se diseñaron con synNotch, las células T pudieron identificar la combinación de antígenos transportada por las células tumorales y apuntar a ellas.
"No solo está buscando un objetivo de bala mágica. Está tratando de usar todos los datos", dijo Lim. "Necesitamos revisar todos los datos disponibles sobre el cáncer para encontrar firmas combinatorias inequívocas del cáncer. Si podemos hacer esto, entonces podríamos lanzar el uso de estas células más inteligentes que realmente aprovechan la sofisticación computacional de la biología y tienen [una] real impacto en la lucha contra el cáncer ".
Autor: Carmen Leitch
Publicación Original: https://www.labroots.com/trending/cell-and-molecular-biology/19305/engineering-smart-cells-kill-cancer
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