Caracterizan microambiente inmune en progresión del mieloma múltiple
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 08 Dec 2022 |
![Imagen: La solución de expresión génica de una sola célula 10X Genomics Chromium (Fotografía cortesía del Instituto Tecnológico Technion de Israel) Imagen: La solución de expresión génica de una sola célula 10X Genomics Chromium (Fotografía cortesía del Instituto Tecnológico Technion de Israel)](https://globetechcdn.com/mobile_es_labmedica/images/stories/articles/article_images/2022-11-30/RLJ-294795494.jpg)
El mieloma múltiple (MM) es una enfermedad maligna de las células plasmáticas (CP) que residen dentro de la médula ósea (MO). Las alteraciones tempranas dentro del microambiente de la médula ósea que contribuyen a la progresión del MM desde sus etapas precursoras podrían ser la clave para identificar métodos terapéuticos novedosos.
La enfermedad pasa de las etapas precursoras, gammapatía monoclonal de significado indeterminado (MGUS, por sus siglas en inglés) y MM latente (MML), a una enfermedad clínicamente agresiva. Aunque los resultados han mejorado, la enfermedad sigue siendo, básicamente, incurable una vez que se ha producido la progresión.
Científicos clínicos de la Universidad de Arkansas para Ciencias Médicas (Little Rock, AR, EUA) y sus colegas internacionales, recolectaron muestras primarias de MO y sangre periférica (SP) de nueve pacientes con MGUS, siete con MML y 10 con MM recién diagnosticado (NDMM). Las muestras de MO sin CD138 se congelaron de forma viable en sulfóxido de dimetilo a una concentración final del 10% y se procesaron para la secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-seq) y la secuenciación del receptor de células T (TCR).
El equipo secuenció células de la médula ósea mediante secuenciación de ARN de una sola célula con el kit 10x Genomics Single Cell versión 5′ (Pleasanton, CA, EUA), que se realizó en la fracción mononuclear sin CP de aspirados de MO de pacientes. Se realizaron la captura de una sola célula (objetivo, 3.000 células), la transcripción inversa, la preparación de bibliotecas (expresión y TCR) y la secuenciación de extremos emparejados. Todas las muestras de MO se investigaron más a fondo mediante citometría de flujo de ocho colores utilizando CD138, CD38, CD45, CD19, CD56, CD20, CD27 y CD81 para diferenciar los subconjuntos de células B, T, NK e inmaduras, así como los monocitos. El preprocesamiento de los datos de TCR y scRNA-seq 10x se realizó con CellRanger.
Los científicos identificaron cambios en las poblaciones de células inmunes a medida que avanzaba la enfermedad, que se caracterizaron por una disminución sustancial de las células T CD4 ingenuas y de memoria, y un aumento de las células T efectoras CD8+ y las células T reguladoras. Estas alteraciones se acompañaron además de un enriquecimiento de células B de memoria no clonales y un aumento de monocitos CD14 y CD16 en el MM, en comparación con sus etapas precursoras. Las células T fueron, con mucho, la subpoblación más grande con 27.621 del total de 62.044 células (44,5 %) y se agruparon en 10 subpoblaciones distintas de células T. Las células T se dividieron en dos grupos principales, consistentes en células T CD4 y CD8. Las células B se dividieron en células B vírgenes y células B de memoria.
Los investigadores informaron que las células B de memoria mostraron una expansión sorprendente de MGUS a NDMM tanto en los conjuntos de datos como en el metanálisis. Las alteraciones se acompañaron además de un enriquecimiento de células B de memoria no clonales y un aumento de monocitos CD14 y CD16 en el MM, en comparación con sus etapas precursoras.
Los autores concluyeron que sus resultados brindan información crucial sobre los cambios inmunológicos asociados con la progresión a MM clínico y pueden ayudar a desarrollar estrategias basadas en el sistema inmunológico para la estratificación de los pacientes y la intervención terapéutica temprana. El estudio se publicó el 22 de noviembre de 2022 en la revista Blood Advances.
Enlaces relacionados:
Universidad de Arkansas para Ciencias Médicas
10 × Genomics
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