Investigadores estudian métodos de análisis de imágenes para evaluar el neuroblastoma de alto riesgo

Investigadores de INCLIVA, UV y CIBERONC consideran la patología digital y la inteligencia artificial como herramientas de gran utilidad para la detección temprana de tumores malignos

Rosa Noguera, Isaac Vieco Martí y Samuel Navarro, investigadores de INCLIVA/UV/CIBERONC. (Foto: Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA)
Rosa Noguera, Isaac Vieco Martí y Samuel Navarro, investigadores de INCLIVA/UV/CIBERONC. (Foto: Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA)
CS
7 noviembre 2023 | 10:15 h
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El neuroblastoma es, con diferencia, el cáncer más común en bebés (menores de 1 año). Se trata de  un cáncer infantil del sistema nervioso simpático que aparece durante los primeros cinco años de vida, especialmente en lactantes. En nuestro país afecta a unos cien niños al año. Se localiza frecuentemente en la glándula suprarrenal y puede ser un hallazgo casual en las revisiones pediátricas. Se estima que aproximadamente el 40% de los niños con neuroblastoma de alto riesgo, fallecen.

Con el objetivo de buscar nuevas esperanzas, investigadores del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, del Hospital Clínico de València, Universitat de València (UV) y CIBERONC (Centro de Investigación Biomédica en Red de Cáncer), del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), del Ministerio de Ciencia e Innovación, están estudiando métodos de análisis de imágenes digitales microscópicas para la evaluación del comportamiento celular y el microambiente tumoral que permitan ayudar en la valoración terapéutica en neuroblastoma de alto riesgo.

Los investigadores consideran que estas herramientas podrían ser de gran utilidad para la detección temprana y mejorar la precisión de la clasificación y el pronóstico de los tumores malignos, no solo de los neuroblastomas.

 “Los pacientes con neuroblastoma de alto riesgo necesitan diagnósticos y terapias de precisión que se pretende obtener con la patología digital"

“Los pacientes con neuroblastoma de alto riesgo necesitan diagnósticos y terapias de precisión que se pretende obtener con la patología digital (que se basa en el procesamiento de imágenes digitales de muestras biológicas) y la inteligencia artificial, unas herramientas emergentes prometedoras en oncología de precisión, ya que proporcionan un análisis más sólido y reproducible de las características histológicas (a partir de muestras de tejidos), morfológicas y topológicas de las células tumorales y el microambiente circundante”, explica la Dra. Rosa Noguera, investigadora principal del estudio junto con el Dr. Samuel Navarro. Ambos coordinan el Grupo de Investigación Traslacional de Tumores Sólidos Pediátricos de INCLIVA, perteneciente al CIBERONC y el Grupo de Investigación ResPediaTude la UV.

Los resultados de este estudio, que resaltan la importancia de las terapias centradas en la matriz extracelular en estudios preclínicos para mejorar la evaluación terapéutica de pacientes con neuroblastoma de alto riesgo, se han publicado recientemente en “Computers in Biology and Medicine”. Además de los doctores Noguera y Navarro (catedráticos de la UV), Marta Sánchez-Sánchez, Isaac Vieco-Martí, Inmaculada Noguera y Rebeca Burgos-Panadero, son investigadores del mismo grupo de INCLIVA y de CIBERONC y vinculados a la UV.

El citado grupo de INCLIVA se ha centrado en los últimos años en el estudio de la matriz extracelular en tumores de neuroblastoma para descubrir nuevas características que permitan un pronóstico y una estratificación del riesgo más precisos. La matriz extracelular es un componente fundamental del microambiente tumoral, donde tiene un papel crucial en la progresión tumoral y la metástasis, proporcionando no sólo un andamiaje para las células sino también señales bioquímicas y biomecánicas que promueven el crecimiento, la migración y la diferenciación celular. Durante los últimos años, la vitronectina,una glicoproteína (combinación de proteínas y carbohidratos)presente en la matriz extracelularha ganado especial interés en la investigación del cáncer, ya que favorece la adhesión celulara la matriz extracelular y participa en la diferenciación, migración y proliferación celular.

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El objetivo del actual estudio era diseñar métodos de análisis digital microscópico para definir el centro y la periferia en muestras tumorales según su forma ycuantificar adecuadamente la presencia de proteína extracelular, con el fin de mejorar la evaluación terapéutica. Para ello, los investigadores han generado flujos de análisis que han permitido la detección y cuantificación automática de elementos del microambiente tumoral por parte de neuroblastos (células precursoras de las neuronas que se encuentran en el sistema nervioso en desarrollo) malignos para evaluar la posibilidad de combinar la quimioterapia tradicional con terapias dirigidas la matriz extracelular.

Hasta el momento, el análisis de imágenes digitales ha sumado evidencia de la relevancia de la vitronectina territorial como diana terapéutica en el neuroblastoma. El estudio de la vitronectina segregada por los neuroblastos malignosa la matriz extracelular y su importancia como diana terapéutica lo inició el grupo en 2016. El estudio actual prevé la aplicación de la patología digital y la inteligencia artificial en mayor número de tumores en modelos preclínicos in vitro en 3D, in vivo y en tumores humanos. La fecha final prevista de estas aplicaciones es marzo de 2024. En el estudio se han utilizado las instalaciones del Departamento de Patología de la Facultad de Medicina de la UV y del Servicio Central de Apoyo a la Investigación Experimental (SCSIE) en Burjassot de la UV.

 

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