Las células del glioblastoma no cambian de un estado a otro al azar, según dos estudios coordinados publicados en Nature. Los investigadores trazaron rutas predecibles entre los estados celulares e identificaron reguladores moleculares que podrían ayudar a limitar la capacidad de adaptación del cáncer.
Los equipos del EMBL, el Centro Alemán de Investigación Oncológica y el Instituto Wellcome Sanger elaboraron un atlas multiómico con datos de más de un millón de células derivadas de pacientes. El trabajo combinó perfiles moleculares de células individuales con información espacial para examinar cómo se organizan los distintos estados celulares dentro de los tumores.
El análisis reveló que los estados celulares se agrupaban en microambientes tumorales diferenciados y seguían rutas jerárquicas de transición. Los investigadores también observaron patrones similares en células derivadas de pacientes cultivadas en modelos tridimensionales de organoides cerebrales.
Para investigar qué controla estas transiciones, los investigadores desarrollaron scDORI, un marco de aprendizaje profundo que infiere redes reguladoras de genes a partir de datos de células individuales. El método utilizó la variación entre las células tumorales para identificar reguladores implicados en las decisiones sobre el destino celular.
Uno de los reguladores destacados por el análisis fue MYT1L. En experimentos con células de glioblastoma derivadas de pacientes, el aumento de MYT1L llevó a las células a un estado similar al neuronal y con menor plasticidad. En modelos preclínicos de ratón, los tumores con niveles elevados de MYT1L mostraron menos crecimiento e invasión, y los animales vivieron más que los controles no tratados.
Los hallazgos sugieren que algunas células en estados de menor plasticidad se mantienen activamente mediante redes reguladoras, en lugar de constituir estados finales fijos. Los investigadores afirman que este enfoque podría orientar los esfuerzos por manipular la identidad de las células cancerosas, aunque su aplicación clínica aún está en desarrollo.
Fuentes: Neuroscience News.