Equipe desenvolve ferramentas e técnicas para explorar sinais de câncer no nível subcelular

Resumo gráfico. Crédito: iScience (2022). DOI: 10.1016/j.isci.2022.104980

Este ano, cerca de 240.000 pessoas nos EUA descobrirão que têm câncer de pulmão. Cerca de 200.000 deles serão diagnosticados com câncer de pulmão de células não pequenas, que é a segunda principal causa de morte depois das doenças cardiovasculares.

O pesquisador da Georgia Tech Ahmet Coskun está trabalhando para melhorar as chances desses pacientes em dois estudos publicados recentemente que estão essencialmente focados em entender por que e como os pacientes respondem de maneira diferente a doenças e tratamentos.

“O que aprendemos é que conectividade e comunicação entre moléculas e entre células é o que realmente controla tudo, sobre se os pacientes ficam saudáveis ​​ou não, ou como eles vão responder aos medicamentos”, disse Coskun, professor assistente do Departamento Wallace H. Coulter. de Engenharia Biomédica na Georgia Tech e Emory University.

Publicado nas revistas npj Oncologia de Precisão e iScienceos estudos detalham o desenvolvimento de ferramentas e técnicas para explorar profundamente o microambiente tumoral no nível subcelular, utilizando a experiência do laboratório Coskun na combinação de métodos de imagem celular multiplex com inteligência artificial.

“Estamos desenvolvendo uma melhor compreensão da sinalização celular e tomada de decisão, e como isso é coordenado no microambiente tumoralo que pode levar a tratamentos mais personalizados e precisos para esses pacientes”, disse Coskun, que está muito interessado em saber por que alguns pacientes respondem a medicamentos de imunoterapia inovadores e outros não.

Com isso em mente, sua equipe desenvolveu o SpatialVizScore, um novo método que eles descrevem em npj Oncologia de Precisão, para estudar profundamente a imunologia tumoral em tecidos cancerosos e ajudar a identificar quais pacientes são mais propensos a responder a uma imunoterapia. É uma atualização significativa para a metodologia padrão atual usada por médicos e pesquisadores de câncer, Immunoscore.

Imunidade de pontuação

O Immunoscore é usado como uma ferramenta de prognóstico, medindo quão bem o corpo células imunes cercam e entram em um tumor. Ele se mostrou promissor na previsão do risco de recorrência da doença de um paciente, um passo fundamental no desenvolvimento de um plano de tratamento personalizado. Uma pontuação alta indica melhor infiltração de células imunes, enquanto uma pontuação baixa indica maior risco de recorrência.

Mas as células imunes são alvos móveis e exibem um alto nível de complexidade molecular que nem sempre pode ser adequadamente capturado pelos métodos convencionais de Immunoscore. Com o SpatialVizScore, a equipe de Coskun ampliou o alcance do imunoscoring.

Enquanto o método padrão analisa como as células T interagem com os tumores, o sistema de Coskun analisa as interações de células imunes adicionais, como macrófagos, que têm dois subtipos – M1 e M2, que muitas vezes se encontram em conflito. M1 ajuda a eliminar patógenos, enquanto M2 pode promover o crescimento do tumor.

O sistema de imagem multiplex da Coskun analisa tudo isso, visualizando como essas células se comunicam e interagem umas com as outras e com as células cancerígenas, não apenas dentro e ao redor do tumor, mas em todo o ambiente do tumor.

“Como as células cancerígenas e as células imunes nem sempre estão próximas umas das outras, visualizamos a conectividade espacial e visualizamos comunidades de células ou bairros”, disse Coskun. “Mas não estamos olhando apenas para uma célula cancerosa interagindo com uma célula imune. Estamos analisando também interações imuno-imunes. Ao observar os efeitos dessas diferentes interações, podemos explicar o tumor e podemos desenvolver um imunoscore mais abrangente.”

Ampliando

No iScience estudo, a equipe se afasta de comunidades e bairros de células. Em vez disso, eles ampliam as redes de interação proteína-proteína subcelular, que podem afetar as vias de sinalização no câncer – quando as moléculas em uma célula trabalham juntas para controlar uma função celular, que pode ser a divisão celular ou a morte celular.

Cada molécula ativa outra molécula, e o processo é repetido ao longo do “caminho” até que a última molécula da linha seja ativada e a função celular — boa ou ruim — seja executada. A ativação anormal de uma via pode levar ao câncer, mas alguns medicamentos têm como alvo moléculas específicas envolvidas e podem impedir o crescimento das células cancerígenas.

Coskun e sua equipe estão usando suas ferramentas de imagem multiplex e aprendizado de máquina para investigar interações proteína-proteína para decifrar a patogênese das vias de sinalização que contribuem para a resistência aos medicamentos em câncer de pulmão de não pequenas células.

“Podemos observar e mapear a atividade das proteínas”, disse Coskun, cuja equipe desenvolveu uma técnica de imagem com resolução subcelular chamada imunofluorescência multiplexada rápida (RapMIF).

“As proteínas estão tomando as decisões que afetam nossas células”, acrescentou Coskun. “Agora podemos ver como eles estão se comunicando, como eles estão afetando o que nossas células fazem. É uma abordagem de descoberta de sinalização que pode ser usada na concepção de terapias de precisão e, finalmente, ajudar mais pacientes que estão lutando contra o câncer.”