Investigadores de la Universidad de Barcelona y del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) en colaboración con CIBER han identificado nuevos biomarcadores del cáncer de pulmón de células no pequeñas, el cáncer de pulmón más frecuente. Estos resultados, publicados en la revista Modern Pathology, se han obtenido gracias a una nueva técnica que permite analizar cuantitativamente las muestras de los pacientes. Se trata de una metodología pionera más económica y fácil de aplicar que las tradicionales en hospitales y en otros entornos clínicos. El estudio constata que determinadas características de las fibras de colágeno —uno de los componentes más abundantes en torno a las células cancerígenas— serían potenciales indicadores para diagnosticar y pronosticar la evolución de la enfermedad.
«Nuestra nueva herramienta puede mejorar la gestión clínica de los pacientes quirúrgicos con este tipo de cáncer, ya que puede identificar los que tienen más riesgo de recaída y, por tanto, pueden beneficiarse de un seguimiento más exhaustivo e incluso de terapias neoadyuvantes [complementarias al tratamiento principal]», explica Jordi Alcaraz, profesor de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la UB e investigador del IBEC, que ha liderado el estudio junto al investigador de la misma facultad Joan Montero y el catedrático de la Facultad de Física y director del IBEC Josep Samitier.
En el trabajo también han participado investigadores del Hospital Clínic de Barcelona, el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), el Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), el Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid) y Hospital Universitario Parc Taulí (Sabadell).
¿Cuál es el papel de las fibras de colágeno en la progresión de los tumores?
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte relacionada con el cáncer tanto en hombres como en mujeres en todo el mundo, con una tasa de supervivencia a cinco años del 18 %. La mayoría de estos pacientes son diagnosticados de cáncer de pulmón de células no pequeñas, que se subdivide en adenocarcinoma, carcinoma de células escamosas y otros subtipos menos frecuentes. Cada vez hay más evidencias del papel esencial del ambiente rico en fibras de colágeno que rodea a las células cancerosas en la progresión de este tipo de cánceres y otros tumores sólidos.
En este entorno tumoral, una alta expresión del colágeno de tipo I se ha asociado con un mal pronóstico y con un aumento del riesgo de metástasis. «Estas evidencias han señalado a los colágenos fibrilares como una fuente potencial importante de biomarcadores relevantes para el cáncer y ha despertado el interés terapéutico en comprender sus funciones en el desarrollo de tumores», explica Jordi Alcaraz, también investigador del Hospital Clínic.
Ante este reto, los investigadores han desarrollado y validado un nuevo enfoque de patología digital —es decir, el estudio de la enfermedad con herramientas digitales— para analizar cuantitativamente las fibras de colágeno en muestras de tejidos de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Una técnica más accesible para las unidades de patología de los hospitales
La nueva metodología se basa en imágenes digitalizadas de biopsias de pacientes teñidas con un colorante llamado picrosirius red (PSR) y visualizadas con luz polarizada. Después, los investigadores utilizan el software de código abierto CT-FIRE para segmentar automáticamente las fibras individuales que aparecen en las imágenes y, así, poder cuantificar características relevantes como la longitud, el ancho o la rectitud.
«La metodología estándar para analizar las fibras de colágeno se basa en una técnica de microscopía avanzada llamada second harmonic generation, que requiere un microscopio confocal de doble fotón, un tipo de microscopio caro y que necesita un operario experto», detalla. «Por el contrario —continúa—, nuestra herramienta es una aproximación más barata y fácil de incorporar para las unidades de patología, ya que utiliza una tinción económica, el PSR, un software gratuito como CT-FIRE y una técnica de microscopía accesible por la mayoría hospitales como es la luz polarizada».
La densidad del colágeno, un indicador de mal pronóstico
Los investigadores han aplicado esta metodología para analizar 195 muestras de pacientes con adenocarcinoma y carcinoma de células escamosas. Los resultados muestran que la rectitud de las fibras sería un potencial biomarcador para diagnosticar la enfermedad mientras que la densidad sería un indicador de mal pronóstico. Además, el valor pronóstico de la densidad del colágeno sería «independiente del estadio clínico del tumor, y demuestra que analizar las fibras de colágeno aporta información adicional relevante», destaca Jordi Alcaraz.
Endurecimiento anómalo de los tejidos en los pacientes con adenocarcinoma
La nueva metodología también ha permitido comparar las características de las fibras de colágeno de los pacientes con muestras de tejidos no cancerígenas. De esta forma, por primera vez, han podido describir cuantitativamente los cambios que tienen lugar en la organización del colágeno en el cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Los resultados muestran que, en las muestras de tejidos tumorales, se produce un aumento de la rectitud, longitud y anchura que indica un endurecimiento anómalo del tejido, especialmente en los pacientes con adenocarcinoma. Según los investigadores, este endurecimiento estaría relacionado con distintos mecanismos para evitar la respuesta del sistema inmunitario y, consecuentemente, con la progresión del tumor en este tipo de cáncer. «Esto abre las puertas a identificar nuevas terapias dirigidas contra el endurecimiento anómalo», concluye el investigador.
Han financiado la investigación la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación, La Caixa y la Fundación Cellex.
Enlace al vídeo del investigador
Referencia del artículo:
Quantitative Image Analysis of Fibrillar Collagens Reveals Novel Diagnostic and Prognostic Biomarkers and Histotype-Dependent Aberrant Mechanobiology in Lung Cancer
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0893395223000601
