Un nuevo método no invasivo revela actividad metabólica en el cáncer de mama

Un grupo de investigadores del Instituto de Micro y Nanotecnología del CSIC (IMN-CSIC), en colaboración con Marcos Malumbres del Vall d'Hebron Institute of Oncology (VHIO), ha creado un nuevo método "rápido y preciso" para identificar células de cáncer de mama con gran resolución espacial y alta sensibilidad a partir de su actividad metabólica.

El metabolismo celular desregulado es una característica clave de las células tumorales de cáncer de mama, que les permite obtener energía para crecer de manera descontrolada e invadir otros órganos, un proceso conocido como metástasis. La técnica desarrollada permite visualizar cómo se distribuye la actividad metabólica en las células tumorales de cáncer de mama, dependiendo de su malignidad. Los hallazgos han sido publicados en la revista de acceso abierto iScience.

Avances en la detección de actividad del cáncer de mama

Este es el primer método que permite obtener esta información sin necesidad de usar técnicas invasivas ni moléculas fluorescentes. "Gracias a este avance, hemos descubierto que las células de cáncer de mama tienen áreas muy específicas donde se concentra la mayor parte de la actividad metabólica, impulsada por el ATP (una molécula que proporciona energía en muchos procesos celulares)", explica Javier Tamayo, investigador del IMN-CSIC y líder del estudio.

"Lo más sorprendente es que, a medida que las células se vuelven más agresivas, amplían estas zonas activas para cubrir sus crecientes necesidades energéticas", añade Jose Jaime Ruz, coautor de la investigación.

Nueva herramienta para evaluar el metabolismo

"Este avance ofrece una herramienta única para comprender cómo se desregula el metabolismo en los tumores", señala el investigador. Además, el equipo ha creado algoritmos para procesar y analizar imágenes, que permiten evaluar la malignidad y el potencial de metástasis de las células cancerosas de manera rápida y precisa, utilizando algoritmos de deep learning que ya han sido patentados por los coautores Álvaro Cano y Jose Jaime Ruz.

"La capacidad de observar con alta resolución y sensibilidad la actividad metabólica de las células es fundamental, ya que la alteración del metabolismo es un factor clave en el desarrollo y propagación del cáncer de mama", agrega Tamayo.

Los beneficios de esta técnica

Las repercusiones clínicas de este método son de gran relevancia. Al permitir una fenotipificación o una caracterización celular más detallada y precisa, esta técnica podría favorecer notoriamente la detección temprana del cáncer de mama, mejorar la evaluación del avance y desarrollo de la enfermedad, así como contribuir a una mayor personalización de los tratamientos oncológicos, según lo explican los expertos involucrados en la investigación.

 Además, esta tecnología tiene el potencial de facilitar la creación de nuevas terapias dirigidas y de ampliar significativamente el conocimiento sobre la biología del cáncer, lo que podría transformar el enfoque hacia la enfermedad.

Por otro lado, los algoritmos diseñados para la eliminación de ruido y el análisis avanzado de imágenes han sido protegidos bajo patente por el CSIC.