Modelos de organoides y herramientas de IA impulsan avances en la personalización del tratamiento del cáncer
Nuevas tecnologías que combinan modelos de organoides derivados de pacientes con inteligencia artificial permiten predecir la respuesta al tratamiento y monitorizar el comportamiento tumoral a lo largo del tiempo. Estas herramientas podrían impulsar la oncología de precisión al facilitar un seguimiento no invasivo y sin marcadores de organoides y su respuesta a la quimioterapia.
Los organoides se han consolidado como herramientas de nueva generación para captar la diversidad de los tumores cerebrales en un contexto clínicamente relevante, al ofrecer una potente plataforma preclínica y coclínica con la que personalizar la neurooncología. Estos modelos tridimensionales reproducen la heterogeneidad tumoral y procesos fisiopatológicos clave in vitro, y al mismo tiempo siguen siendo relativamente rápidos y rentables de generar.
Se están desarrollando algoritmos de aprendizaje automático capaces de extraer información de las imágenes tumorales que, en realidad, solo la inteligencia artificial puede “ver”. El objetivo es utilizar esa información para ofrecer una recomendación de tratamiento al oncólogo y al paciente. Ese tipo de apoyo de la IA podría ser especialmente útil en situaciones de equilibrio clínico, cuando los oncólogos no tienen indicaciones claras sobre qué tratamiento funcionará mejor en un paciente individual.
Los organoides tumorales combinan de forma eficaz las ventajas de las líneas celulares básicas y los complejos modelos in vivo, lo que permite un modelado ex vivo de tumores cerebrales fisiológicamente relevante. Los organoides de tumores cerebrales incluyen organoides tumorales derivados de pacientes, organoides modificados genéticamente y assembloids tumorales, que ofrecen características y aplicabilidad diversas. Los organoides primarios derivados de pacientes pueden obtenerse a partir de una gran variedad de tumores cerebrales, lo que los posiciona como excelentes avatares tumorales ex vivo para lecturas funcionales y medicina de precisión.
Un equipo de científicos europeos ha anunciado una plataforma de imagen potenciada por inteligencia artificial que ofrece a los investigadores una nueva forma de estudiar organoides y esferoides de cáncer para la monitorización no invasiva y sin marcadores de modelos tumorales a lo largo del tiempo. Los investigadores desarrollaron un sistema de microscopía fotoacústica de coherencia óptica mejorado con IA conocido como OC-PAM.
Mediante tres experimentos cuidadosamente diseñados, el equipo demostró que OC-PAM puede realizar el seguimiento longitudinal de organoides, evaluar su respuesta a la quimioterapia, indicar la viabilidad de organoides individuales e identificar aproximaciones (proxies) de células persistentes tolerantes a fármacos. De forma crucial, todas estas capacidades se logran de manera no invasiva y sin marcadores.
Para la obtención de imágenes longitudinales, los investigadores emplearon el modo de microscopía de coherencia óptica para examinar organoides de cáncer de mama tras la exposición a quimioterapia mediante la administración de carboplatino. Utilizando el seguimiento automatizado de organoides individuales junto con un análisis cuantitativo de sus volúmenes medios, el equipo evaluó cómo respondían los modelos al tratamiento. Los organoides tratados con fármacos mostraron tasas de crecimiento reducidas. Cabe destacar que un pequeño subconjunto presentó patrones de recrecimiento consistentes con células persistentes tolerantes a fármacos, células raras que se cree contribuyen a la resistencia al tratamiento y a la recaída.
Más allá de los cambios morfológicos, el estudio introdujo un análisis basado en radiómica de los datos de microscopía de coherencia óptica para evaluar la viabilidad de los organoides. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático, los investigadores lograron un alto rendimiento de clasificación, lo que pone de relieve el potencial de la plataforma para una monitorización no destructiva de la respuesta al tratamiento a lo largo del tiempo.
En un experimento adicional, el equipo exploró la sensibilidad del sistema para detectar poblaciones celulares raras. Con OC-PAM, obtuvieron imágenes de células de melanoma que contenían melanina mezcladas con células de cáncer de mama dentro de esferoides 3D densos. Incluso a concentraciones muy bajas, se visualizaron con éxito células raras individuales.
Los organoides modificados genéticamente permiten a los investigadores obtener conocimiento mecanístico sobre la biología de los tumores humanos dentro de un trasfondo genético controlado. Los assembloids de tumores cerebrales facilitan la investigación de la invasión y el crecimiento de las células tumorales en interacción con estructuras sanas del cerebro humano.
Si un tratamiento no funciona, como inevitablemente ocurre en una parte de los pacientes, se pierde tiempo y los pacientes deben pasar a la siguiente línea de tratamiento. Si la IA puede aportar claridad en este punto, podría ayudar a que la oncología alcance un nuevo nivel de medicina personalizada. Con sus capacidades no invasivas, sin marcadores y longitudinales, el sistema podría contribuir a impulsar la biología del cáncer, acelerar el desarrollo de fármacos y respaldar enfoques más personalizados en oncología.