Nueva tecnología de plataforma lleva el poder de las imágenes "multiplex" a la patología clínica

Durante más de cien años, los patólogos han dependido de la histología, un método que consiste en examinar células y tejidos bajo un microscopio para identificar patrones cancerosos. Ahora, una nueva herramienta promete mejorar este proceso al proporcionar información profunda sobre el tejido canceroso. Al combinar datos histológicos y moleculares, la herramienta puede proporcionar una comprensión más profunda del tipo, el comportamiento y la respuesta probable al tratamiento de un tumor.

La herramienta, llamada Orion, es el producto de una extensa investigación y desarrollo llevado a cabo por un equipo de investigadores dirigido por la Facultad de Medicina de Harvard (Boston, MA, EUA). Orion es una sofisticada plataforma de imágenes digitales que integra los conocimientos recopilados de la histología tradicional con los detalles que se derivan de las imágenes moleculares de una muestra tumoral. A lo largo de los años, el equipo se ha centrado en perfeccionar las herramientas de obtención de imágenes para muestras de tejido humano. En su más reciente estudio, integraron una técnica conocida como inmunofluorescencia cíclica, o CyCif, con histología para generar mapas integrales de cáncer colorrectal. Estos mapas, accesibles para científicos de todo el mundo, ofrecen un nivel de detalle sin precedentes sobre los tumores.

Imagen: La herramienta Orion combina detalles estructurales con información molecular sobre un tumor (Fotografía cortesía de la Facultad de Medicina de Harvard)

Sin embargo, los investigadores querían que estas herramientas para obtención de imágenes fueran accesibles para los médicos que analizan regularmente muestras de tumores bajo un microscopio para recopilar información esencial para el diagnóstico y el tratamiento. Diseñaron una plataforma de imágenes digitales capaz de recopilar y analizar rápidamente imágenes de métodos de inmunofluorescencia tanto tradicionales como múltiples en la misma muestra de tejido. La imagen resultante integra información de ambas técnicas, proporcionando una visión completa del tumor.

Usando Orion, los investigadores examinaron muestras de tumores de más de 70 pacientes con cáncer colorrectal. La herramienta proporcionó información histológica y molecular valiosa para cada muestra e identificó biomarcadores que eran comunes en pacientes con enfermedad grave. Estos biomarcadores, basados en combinaciones específicas de características tumorales, podrían predecir la progresión del cáncer colorrectal. Los investigadores son optimistas de que, con más perfeccionamiento, Orion puede contribuir significativamente al diagnóstico y tratamiento del cáncer y otras enfermedades al proporcionar detalles profundos sobre tumores y muestras de pacientes. Si bien Orion se encuentra en sus etapas iniciales de desarrollo, los prometedores resultados iniciales corroboran la utilidad potencial de la plataforma en un entorno clínico.

Los investigadores planean refinar aún más Orion probándolo en un grupo de pacientes más grande y explorando combinaciones efectivas de anticuerpos. El equipo tiene como objetivo optimizar la plataforma para que sea más rápida y asequible, y extender su aplicación a otros tipos de cáncer, como el cáncer de pulmón y el melanoma, y potencialmente a otras afecciones, como la enfermedad renal y las enfermedades neurodegenerativas. El equipo visualiza a Orion como una herramienta que los patólogos puedan integrar en su flujo de trabajo existente para complementar su experiencia histológica con detalles moleculares, brindando una comprensión holística de una muestra. Significativamente, la naturaleza digital de Orion permite a los patólogos examinar las imágenes en cualquier computadora, eliminando así la necesidad de un microscopio en un laboratorio o clínica.

"Los patólogos ya realizan una gran cantidad de trabajo con la histología para diagnosticar a un paciente y comprender su enfermedad, pero con esta herramienta para aumentar su conocimiento, básicamente tendrán una 'supervista' de la muestra", dijo Jia-Ren Lin, autor principal del estudio y director de plataforma en el Laboratorio de Farmacología de Sistemas en HMS.

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Facultad de Medicina de Harvard