Un trabajo del CSIC y el CNIO apunta a que la pérdida cognitiva en pacientes con metástasis cerebral responde a las interferencias que crea el cáncer en los circuitos neuronales.

Los investigadores midieron la actividad eléctrica del cerebro de ratones con y sin metástasis.

El comportamiento del cáncer en el cerebro es un misterio del que poco a poco la ciencia va desvelando piezas. Cuando un tumor crecía alojado en la cavidad de este órgano lo hacía presionando al resto de tejidos a su alrededor. Esta ocupación de espacios se asumía como principal razón para las alteraciones neurológicas que sufrían hasta un 45% de los pacientes.

Y no, no es así. Un estudio pionero realizado por investigadores españoles ha resuelto que los tumores cerebrales no presionan con su masa los tejidos, sino que sus células hackean la comunicación existente entre las neuronas. «Esto es un paso importante«, subraya Manuel Valiente, director del Grupo de Metástasis Cerebrales del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). «No habríamos conseguido pasar con éxito esta prueba de concepto sin el trabajo conjunto de dos disciplinas«, insiste haciendo alusión al trabajo del laboratorio de Liset Menéndez de la Prida, directora del Laboratorio de Circuitos Neuronales del Instituto Cajal (CSIC).

«Juntos hemos conseguido responder a preguntas clave: ¿por qué un tumor pequeño genera alteraciones grandes? ¿por qué uno mayor casi no se traduce en afectación en el paciente?», comenta Valiente. El investigador recalca que han logrado una base científica a las observaciones clínicas que venían recopilando. Este avance ha sido la portada del último número de Cancer Cell.

Se trata de que la diseminación de las células tumorales en el tejido cerebral que se traduce en metástasis provoca la alteración de la química cerebral. «Hay alteraciones bioquímicas y moleculares realizadas por el tumor y responsables de la alteración de la capacidad cognitiva de los pacientes. Estamos ante un cambio de paradigma con implicaciones en el diagnóstico y tratamiento», manifiesta Valiente.

¿Cómo han conseguido estos resultados?

Los investigadores midieron la actividad eléctrica del cerebro de ratones con y sin metástasis, y observaron que los registros electrofisiológicos de los animales con cáncer son distintos entre sí. Para asegurarse de que esa diferencia es atribuible a la metástasis recurrieron a la inteligencia artificial. Entrenaron un algoritmo automático con numerosos registros electrofisiológicos y, en efecto, el modelo logró identificar la presencia de metástasis.

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El sistema llegó incluso a diferenciar metástasis provenientes de tumores primarios distintos, como cáncer de piel, pulmón y mama. Estos resultados muestran que, en efecto, la metástasis influye en la actividad eléctrica cerebral de manera específica, dejando una huella muy clara y reconocible.

Menéndez de la Prida explica el método que han puesto en marcha para validar la hipótesis. «Mediante aprendizaje automático hemos sido capaces de integrar todos los datos para crear un modelo que permite saber si en un cerebro hay o no metástasis mirando únicamente su actividad eléctrica. Esta aproximación computacional podría tener la capacidad incluso de predecir subtipos de metástasis cerebral en estadios iniciales. Es un trabajo totalmente pionero, que abre un camino inexplorado».

El cambio de enfoque que aporta esta investigación hace que los laboratorios busquen profundizar sistemáticamente en el estado cognitivo de los pacientes con metástasis cerebral. «Para ello, contamos ya con 18 hospitales trabajando en red. Se trata de algo único en el mundo», explica Valiente. «Se recogen las muestras vivas de los pacientes para su estudio, que se alojan en el Biobanco del CNIO«.

El investigador añade que el siguiente paso que darán es la evaluación neurocognitiva de los pacientes. «Tendremos la oportunidad, a través de un software, de realizar una base de datos estandarizada y correlacionada, que asociará la muestra a unas capacidades. En el laboratorio vamos a poder medir, en modelos de ratón, la eficacia de los fármacos y así diseñar estrategias más tarde en la clínica asistencial». Esto será posible gracias a la tecnología METPlatform desarrollada en el CNIO para evaluar la posible actividad terapéutica cientos de compuestos a la vez sobre las muestras de tejido cerebral afectadas por la metástasis.

Pistas clave para el desarrollo de tratamientos

Más allá del registro de los cambios en la actividad eléctrica cerebral en presencia de metástasis, los investigadores también han dado los primeros pasos para determinar los cambios bioquímicos que explicarían esta alteración. Analizando los genes que se expresan en los tejidos afectados, han identificado una molécula, EGR1, con un papel potencialmente importante en el proceso. El hallazgo abre la posibilidad de diseñar un fármaco que prevenga o palíe los efectos neurocognitivos de la metástasis cerebral.

Liset Menéndez de la Prida, por su parte, avanzará en la integración del registro de la actividad cerebral con el análisis de las moléculas implicadas, «para desarrollar nuevas sondas diagnósticas de tumores cerebrales«, señala. Es una tarea en línea con el proyecto europeo NanoBright, que busca crear técnicas no invasivas para investigar el cerebro y tratar sus patologías, y en el que participan el CSIC y el CNIO.

Otro objetivo es dar con fármacos que protejan al cerebro de las interferencias creadas por el cáncer en los circuitos neuronales, utilizando las estrategias ya mencionadas. «Buscaremos las moléculas que juegan un papel en las alteraciones inducidas por la metástasis en la comunicación neuronal, y las evaluaremos como posibles dianas terapéuticas», explica Valiente.

Referencia

Sanchez-Aguilera A, Masmudi-Martín M, Navas-Olive A, Baena P, Hernández-Oliver C, Priego N, Cordón-Barris L, et al. Machine learning identifies experimental brain metastasis subtypes based on their influence on neural circuits. Cancer Cell 41, 2023 https://doi.org/10.1016/j.ccell.2023.07.010

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1535610823002507

30/08/2023 (Diario Médico) Tomado Medicina Oncología © junio 2018 Unidad Editorial Revistas, S.L.U.

Un equipo liderado por investigadores de la Universidad de Nagoya, en Japón, ha desarrollado una nueva técnica para aislar y detectar el ADN libre proveniente de tumores cerebrales en muestras de orina. Su trabajo, publicado el pasado mes de julio en la revista Biosensors and Bioelectronics supone una importante mejora para el diagnóstico de este tipo de cáncer.

ADN tumoral orina

Una técnica basada en nanofilamentos detecta ADN procedente de tumores cerebrales en muestras de orina. Imagen: Getty Images, vía Canva.

Los tumores cerebrales son un tipo de cáncer que afecta al tejido que rodea al cerebro y al propio tejido cerebral. Por lo general, estos tumores se detectan demasiado tarde, cuando ya existen síntomas, como dolor intenso, convulsiones e incluso parálisis. Diagnosticar los tumores cerebrales de forma temprana puede mejorar significativamente la supervivencia de los pacientes, motivo por el que diferentes grupos de investigadores están trabajando en mejorar las técnicas de detección de este tipo de cáncer.

Es el caso del equipo de la Universidad de Nagoya, que, en colaboración con otros centros e instituciones japonesas, ha desarrollado un método basado en nanoestructuras para el aislamiento y la detección de ADN libre tumoral. Gracias a este sistema de detección, los investigadores han podido detectar mutaciones relacionadas con el desarrollo del glioma a partir de muestras de orina.

Nanofilamentos para detectar el ADN libre tumoral

La detección del ADN libre tumoral en biopsias líquidas (sangre, orina, etc) es una herramienta muy útil para el diagnóstico y la monitorización de diferentes tipos de tumores. En el caso de muestras de sangre, existen múltiples estrategias para detectar el ADN que las células tumorales liberan tras su muerte, algunas de ellas aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos.  Sin embargo, esto no es tan sencillo para las muestras de orina. “La falta de técnicas para aislar el ADN libre de forma eficiente en la orina es una gran limitación, ya que el ADN libre puede ser pequeño y encontrarse fragmentado y en bajas concentraciones”, explica el Dr. Takao Yasui, autor del estudio e investigador en el Departamento de Ingeniería Biomolecular de la Universidad de Nagoya.

Para solventar esta limitación, el equipo ha desarrollado un método para aislar el ADN libre tumoral en muestras de orina. La técnica está basada en la acción de unas nanoestructuras filamentosas de óxido de zinc (ZnO). Al estar formadas por este compuesto, los nanofilamentos son capaces de formar fácilmente enlaces de hidrógeno con las moléculas de ADN libre tumoral. Además, el ADN libre tumoral se puede separar fácilmente de las nanoestructuras con un lavado posterior, lo que facilita enormemente su aislamiento.

Una técnica eficaz para tipificar tumores cerebrales

Los investigadores comprobaron la eficacia del nuevo método en muestras de orina de 12 pacientes con tumores cerebrales malignos. Posteriormente, analizaron los fragmentos aislados en busca de mutaciones con utilidad para la tipificación del tumor. Los resultados demostraron que la utilización de nanofilamentos para aislar el ADN libre tumoral en muestras de orina sirve para detectar alteraciones genéticas asociadas a los diferentes tipos de tumores cerebrales.

“En experimentos previos ya mostramos que nuestros nanofilamentos pueden capturar vesículas extracelulares cancerosas, que también encontramos en este caso”, explica el Dr. Yasui. “La sorpresa fue que capturamos ADN libre tumoral utilizando un método similar”, añade.

Entre las alteraciones encontradas tras el análisis, el equipo identificó alteraciones en IDH1. Este tipo de alteraciones está estrechamente relacionado con el desarrollo de ciertos tipos de gliomas y pueden ser de utilidad de cara a determinar el subtipo tumoral. “Esto es emocionante, porque es la primera vez que se detectan mutaciones en IDH1 a partir de una muestra de orina tan pequeña como 0,5 ml” explica el Dr. Yasui.

El reciente estudio supone una importante mejora en los métodos de detección y aislamiento del ADN libre tumoral, a la vez que provee de nuevas herramientas para el diagnóstico y la clasificación de los tumores cerebrales. “Aunque nosotros hemos probado con gliomas, este método abre nuevas posibilidades para la detección de mutaciones tumorales. Si conocemos el tipo de mutación que debemos buscar, podemos aplicar fácilmente nuestra técnica para detectar otros tipos de tumores, especialmente la detección de aquellos que no pueden ser aislados por métodos convencionales”, explica el Dr. Takao Yasui.

Artículo original: Takahashi H, et al. Mutation detection of urinary cell-free DNA via catch-and-release isolation on nanowires for liquid biopsy. Biosens Bioelectron. 2023 Aug 15;234:115318. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.bios.2023.115318

Fuente: Urine tests identify brain tumors by capturing cancer DNA using nanowires. Nagoya University. https://www.nagoya-u.ac.jp/researchinfo/result-en/2023/07/20130612-01.html

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Tres estudiantes de secundaria -Andrea Olsen, de Oslo (Noruega); Zachary Harpaz, de Boca Ratón (Florida); y Chris Ren, de Shanghai (China)- son coautores de un artículo en el que utilizan un motor de inteligencia artificial (IA) generativa para el descubrimiento de dianas de Insilico Medicine («Insilico») llamado PandaOmics con el fin de identificar nuevas dianas terapéuticas para el glioblastoma multiforme (GBM). El GBM es el tumor cerebral maligno más agresivo y frecuente, y representa el 16% de todos los tumores cerebrales primarios. Los resultados se publicaron el 26 de abril en la revista Aging.

Los investigadores utilizaron PandaOmics para examinar conjuntos de datos del repositorio Gene Expression Omnibus, mantenido por el Centro Nacional de Información Biotecnológica. Identificaron tres genes fuertemente correlacionados tanto con el envejecimiento como con el glioblastoma multiforme y que podrían servir como posibles dianas terapéuticas para nuevos fármacos.

Aunque parecería haber una conexión clara entre el envejecimiento y el cáncer, Olsen dice que sus hallazgos fueron más matizados. «A veces, en lugar de envejecer, el cuerpo cambia a mecanismos cancerígenos, lo que fue realmente interesante de descubrir». Su hipótesis es que «el cuerpo intenta preservarse de una forma que vuelve a los procesos embrionarios de división celular». El GBM está causado por una mutación genética que provoca el crecimiento descontrolado de las células gliales, o células que rodean a las neuronas en el cerebro. Incluso con las terapias existentes, la supervivencia media de los pacientes con GBM es de sólo 15 meses.

Los resultados del proyecto del glioblastoma fueron presentados en la conferencia Aging Research and Drug Discovery (ARDD) de Copenhague, espacio en el que los tres adolescentes crearon la Youth Longevity Association (TYLA).

«Seleccionamos los genes que se superponían para estar altamente correlacionados en 11 de los 12 conjuntos de datos, y dividimos nuestros datos en grupos de jóvenes, de mediana edad y de ancianos», dijo Harpaz. «Lo relacionamos con la importancia de la expresión génica para la supervivencia». Tras identificar dos dianas genéticas para el glioblastoma y el envejecimiento -CNGA3 y GLUD1-, cruzaron sus hallazgos con otros anteriores de Insilico en torno a genes fuertemente correlacionados con el envejecimiento e identificaron una tercera diana: SIRT1.

«Aprendí mucho sobre la realización de un proyecto de investigación», afirma Ren, que ayudó a revisar las tres dianas. «La plataforma PandaOmics hizo que el proyecto fuera realmente accesible para mí. Como estudiante de segundo de bachillerato, no tenía experiencia suficiente para la investigación y el análisis avanzados, sin embargo, pude navegar por la plataforma PandaOmics tras un breve periodo de formación para procesar y comparar conjuntos de datos de glioblastoma.»

Los estudiantes dicen que están ansiosos por continuar sus estudios en IA y biología en la universidad y avanzar en la investigación del GBM desde el descubrimiento de objetivos hasta el desarrollo de fármacos.

La mejor manera de llevar esta investigación más allá va a ser utilizando el software Chemistry42 de Insilico, donde podemos tomar los objetivos que identificamos a través de PandaOmics y generar pequeñas moléculas, fármacos potenciales, con estos objetivos que tienen el potencial de tratar el glioblastoma y el envejecimiento al mismo tiempo, dice Harpaz.

Antes de sus prácticas en Insilico, Olsen afirma: «Nunca supe que la IA pudiera ser tan útil para encontrar dianas terapéuticas completamente nuevas. Para mí fue una oportunidad increíble de sumergirme en el campo de la investigación, el envejecimiento, la longevidad y la neurociencia».

«Estoy realmente impresionado por el compromiso de estos jóvenes investigadores», afirma Zhavoronkov, CEO y fundador de Insilico Medicine. «Espero que su trabajo inspire a otros jóvenes entusiasmados por la ciencia y la tecnología a estudiar cómo pueden utilizar herramientas de IA para descubrir nuevas dianas y tratamientos tanto para el envejecimiento como para las enfermedades.»

Sobre Insilico Medicine: 

Insilico Medicine, es una empresa de descubrimiento de fármacos de extremo a extremo impulsada por inteligencia artificial (IA) en fase clínica. Conecta la biología, la química y el análisis de ensayos clínicos mediante sistemas de IA de nueva generación. La empresa ha desarrollado plataformas de IA que utilizan modelos generativos profundos, aprendizaje por refuerzo, transformadores y otras técnicas modernas de aprendizaje automático para descubrir nuevas dianas y diseñar nuevas estructuras moleculares con las propiedades deseadas. Insilico Medicine ofrece soluciones revolucionarias para descubrir y desarrollar fármacos innovadores contra el cáncer, la fibrosis, la inmunidad, el sistema nervioso central (SNC) y las enfermedades relacionadas con el envejecimiento.

Para más información, visite www.insilico.com

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