En la última década, el tratamiento del cáncer se ha visto revolucionado por el auge de las inmunoterapias con inhibidores de puntos de control. Los enfoques tradicionales para tratar el cáncer se han centrado en el desarrollo de un arsenal cada vez más sofisticado de fármacos que están dirigidos contra diversos mecanismos de crecimiento de células tumorales. Con la inmunoterapia, se ha aprovechado la capacidad del sistema inmunitario humano de reconocerse a sí mismo y a otros para activar la respuesta inmunitaria antitumoral, de una manera que puede aplicarse ampliamente en muchos tipos de tumores, independientemente de sus mecanismos de crecimiento (1). No obstante, muchos pacientes siguen sin responder a la inmunoterapia y faltan predictores confiables del fracaso de la terapia (1, 2), lo que ha motivado un enfoque rápido para mejorar los resultados. En la actualidad, cientos de ensayos clínicos intentan combinar la inmunoterapia con otros tratamientos y potenciar su eficacia, con resultados mixtos.
Un enfoque más sistemático tanto para descubrir las interacciones célula-célula involucradas en la resistencia a la inmunoterapia dentro de diferentes tipos de tumores como para identificar terapias candidatas para superar la resistencia al tratamiento parecería más provechoso.
Este enfoque depende del hecho de que todas las terapias son, hasta cierto punto, terapias inmunitarias que, a menudo, ejercen efectos incomprendidos o fuera del objetivo en las células inmunitarias de un paciente, además del efecto previsto en las células tumorales. Esta realización tiene implicaciones críticas para la combinación de fármacos existentes con inhibidores de puntos de control, y la comprensión de estos efectos puede aprovecharse para priorizar las pruebas de combinaciones sinérgicas. Por ejemplo, se ha demostrado que la terapia de privación de andrógenos para el tratamiento del cáncer de próstata induce un infiltrado transitorio de células T CD8+ en lo que de otro modo se cree que es un tumor «inmune-frío», que se contrarresta rápidamente con infiltrado de células T (Treg) con una función inhibitoria de respuesta inmune correspondiente (3). Este hallazgo ha estimulado los ensayos neoadyuvantes de combinación de privación de andrógenos más inmunoterapia, con resultados iniciales alentadores (4). Una comprensión más profunda de los efectos que tanto la inmunoterapia como las terapias convencionales ejercen sobre el microambiente inmunitario permitirá combinaciones más precisas y racionales de fármacos complementarios en pacientes que no responden a los tratamientos actuales.
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El desarrollo de la tecnología de secuenciación de RNA unicelular de alto rendimiento ha abierto una ventana sin precedentes al microambiente tumoral (5). Sin embargo, hay un número limitado de moléculas de RNA disponibles para capturar de una sola célula, de modo que más del 90 % de los genes «desaparecieron» en cualquier célula determinada, lo que es particularmente problemático para los reguladores transcripcionales del estado celular y las moléculas de señalización que tienden a tener alta relevancia biológica, pero baja expresión (6, 7). Para abordar este problema, se ha desarrollado un enfoque de inferencia de la actividad de la proteína para identificar los impulsores del estado celular en los datos de una sola célula aguas arriba de la expresión génica. Este enfoque depende de dos algoritmos: el Algoritmo para la Reconstrucción de Redes Celulares Precisas (ARACNe) y la Inferencia Virtual de la actividad de la Proteína por análisis Regulon Enriquecido (VIPER) (5, 8, 9). ARACNe utiliza la información mutua entre genes en el nivel de expresión para construir y podar redes reguladoras de genes, de modo que cada factor de transcripción y proteína de señalización tenga un «regulón» inferido de objetivos aguas abajo (9). A continuación, se puede utilizar VIPER para inferir la actividad de la proteína como el enriquecimiento normalizado de cada regulón en cada célula individual.
Debido a que ARACNe infiere muchos objetivos aguas abajo para cada proteína, VIPER es menos sensible al abandono de genes, se ve menos afectado por el ruido transcripcional y se correlaciona más sólidamente con la abundancia de proteínas medidas, comparable y (para algunas proteínas) mejor que la citometría de flujo (6, 7 ). VIPER se puede aprovechar para hacer coincidir rápidamente los estados celulares desfavorables con las terapias candidatas al identificar el subconjunto de proteínas activas «medicables», así como las sensibilidades a los medicamentos célula por célula que se infieren de una base de datos emparejada de cambios en la actividad de la proteína en respuesta a una variedad de cientos de medicamentos contra el cáncer en docenas de líneas de células tumorales (10). Utilizando un amplio enfoque de biología de sistemas que aprovecha la inferencia de la actividad de las proteínas, se ha descubierto que diferentes grupos de células inmunitarias y no inmunitarias se asocian con el resultado en diferentes tipos de tumores, de modo que los marcadores de la actividad de las proteínas de estas poblaciones pueden servir no solo como biomarcadores para la priorización del tratamiento sino también como objetivos en combinación con la inmunoterapia para sensibilizar potencialmente a los que no responden y mejorar los resultados en futuros ensayos clínicos. Esta línea de análisis representa una mejora sustancial en los enfoques anteriores para el análisis de datos de una sola célula y ha producido objetivos terapéuticos procesables en una amplia gama de tipos de células y tumores (4, 6, 10, 11).
Mediante la aplicación sistemática de estas herramientas, se identificaron subpoblaciones celulares que están asociadas con resultados clínicos en diferentes tipos de tumores: (i) una población de macrófagos C1q+TREM2+APOE+ que están asociados con la recurrencia tumoral postquirúrgica en el carcinoma renal de células claras (6), que puede estratificar el riesgo de los pacientes para priorizar un tratamiento inicial más agresivo; y (ii) una subpoblación de fibroblastos que están asociados con una mejor respuesta a la inmunoterapia en el carcinoma de células escamosas de cabeza y cuello, que son pronósticos y se ha encontrado que modulan directamente la función de las células T ex vivo de una manera dependiente del contacto (12). En particular, los análisis han demostrado que las Treg específicas de tumores son un mecanismo de resistencia a la inmunoterapia que se comparte en una amplia gama de tipos de tumores (6, 11), con reguladores específicos de Treg de la infiltración tumoral identificables por VIPER (11). Un enfoque de detección de fármacos de alto rendimiento ha permitido una rápida identificación y reutilización de fármacos aprobados por la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU. con efectos no deseados beneficiosos en el perfil transcripcional de Treg, lo que ha resultado en una infiltración tumoral reducida (11). La gemcitabina se identificó mediante este enfoque como un fármaco que, en dosis muy bajas, reduce diferencialmente las Treg infiltrantes del tumor, pero no las células T proinflamatorias, lo que mejora las tasas de respuesta a la inmunoterapia de punto de control anti-proteína de muerte celular programada 1 (PD-1) (11). Como hemos observado, diferentes tipos de cáncer tienen diferentes poblaciones de células que impulsan la respuesta y la resistencia a la terapia, y este enfoque para la priorización de fármacos puede ampliarse fácilmente en trabajos futuros para apuntar a otras poblaciones de células inmunosupresoras para el desarrollo y los ensayos clínicos.
En conjunto, las herramientas analíticas y experimentales que conforman este enfoque representan una oportunidad para adaptar futuras inmunoterapias a nivel de una sola célula. Esto se puede extender incluso más allá del tratamiento del cáncer para identificar fármacos con efectos inmunológicos complementarios en cualquier número de contextos médicos, por ejemplo, para suprimir el rechazo de trasplantes de órganos alloinmunes, inhibir enfermedades autoinmunes o priorizar adyuvantes para mejorar la eficacia de las vacunas. Todos estos beneficios son el resultado de aprovechar la inferencia de la actividad de las proteínas y los algoritmos de predicción de la sensibilidad a los fármacos para profundizar nuestra comprensión de los efectos del tratamiento en el reclutamiento y la activación de fenotipos de células inmunitarias críticas. Mediante la selección mecánica de combinaciones óptimas de fármacos para superar la resistencia al tratamiento, uno puede comenzar a acercarse a la verdadera inmunoterapia de precisión: enfermedad por enfermedad y paciente por paciente.
Referencias Bibliográficas
- T. Gibney, L. M. Weiner, M. B. Atkins, Lancet Oncol. 17, e542 (2016).
- Schepisi et al., J. Oncol. 2019, 7317964 (2019).
- Z. Obradovic et al., Clin. Cancer Res. 26, 3182 (2020).
- E. Hawley et al., bioRxiv2022).
- 5, G. X. Zheng et al., Nat. Commun. 8, 14049 (2017).
- 6.A. Obradovic et al., Cell 184, 2988 (2021).
- Vlahos et al., bioRxiv2021)
- J. Alvarez et al., Nat. Genet. 48, 838 (2016).
- Califano, M. J. Alvarez, Nat. Rev. Cancer 17, 116 (2017).
- 10.A. Obradovic et al., bioRxiv2022).
- 11.A. Obradovic et al., bioRxiv2022).
- 12.A,Obradovic et al., Clin. Cancer Res. 28, 2094 (2022).
Ronald Palacios Castrillo, M.D.,PhD.