Incluso las células enfrentan presión de par.
Los científicos han estudiado durante mucho tiempo sobre las células cancerosas para aprender más sobre la enfermedad, pero cada vez más descubren que las células no cánceras cerca de las células cancerosas tienen una influencia poderosa en la ruta tumoral.
“No todas las células de células tumorales son células cancerosas: no siempre son el tipo de células más dominante”, dijo Slovia Pilveritis, presidenta del Departamento de Ciencia de Datos Médicos de Bioche de Medicina de Stanford. “Hay muchos otros tipos de células que soportan el tumor”.
Para capturar mejor la imagen completa de las ubicaciones e interacciones celulares, un equipo de platuritis e investigadores ha desarrollado algo que llaman “Colocoetum” (claramente co-lukee-um). El nombre se desarrolla después del nombre de los organismos humanos y otras clases de aspectos (la información colectiva sobre los genes se llama genoma; proteína, proteoma; metabolitis, metabolomas, etc.) Los documentos de Colococcus están disponibles en sus vecinos y documentales de las células mortales en sus vecinos.
“Hemos estado estudiando células cancerosas durante tanto tiempo, pero la foto todavía está incompleta”, dijo Jena Bocard, una instructora de ciencia de datos biomédicos. “Comprender los organismos tumorales no se trata solo de células cancerosas. Hay un sistema ambiental completo que debe estudiarse. Las células cancerosas necesitan ayuda para sobrevivir, resistir, florecer e incluso morir a veces”.
Un estudio que describió estos resultados apareció Comunicaciones de la naturaleza El mes pasado, Bocard es el autor central, y Pilveritis es un autor principal.
El efecto del mapeo
Las células cancerosas dependen sorprendentemente de su entorno. Dependiendo del espacio, el tipo y la cantidad de células de no adjunión alrededor del tumor, el comportamiento de las células puede cambiar, ya sea debido a un rápido crecimiento, reducir la sensibilidad del fármaco o elevar el metabolismo celular.
“Las preguntas que estamos haciendo son muy fáciles”, dijo Bocard. Las células que se atraen mutuamente se describen como “colectivas”, mientras que parecen repeler la forma de la otra “anti -cólica”. Luego están vinculados a la condición del cáncer colectivo, agresivo, resistente, sensible a los medicamentos, e inician sesión en Collectoma.
El equipo desarrolló un modelo experimental de cáncer de pulmón en el laboratorio, luego usó inteligencia artificial para analizarlas, identificó células anormales y cómo organizaron las células tumorales dentro y de sus alrededores. Luego comparó el colectivo con la biopsia tumoral de los pacientes. Después de mapear cientos de configuraciones celulares, confirmó que la mayoría de los tumores de los pacientes se observan en modelos experimentales colectivos. (Bocard dijo.
La pluroitis y las investigaciones anteriores de otros mostraron una fuerte interacción entre los fibroblastos y las células cancerosas, pero exactamente cómo las fichas de fibro interactúan con las células cancerosas. En un experimento, la pluritis muestra que las células de cáncer de pulmón se dispusieron con un tipo de fármaco anti -tumor que previene el crecimiento celular. Pero arroje fibroblastos a la mezcla y cambie todo el terremoto, literalmente. La pluroitis mapeó los modelos tumorales tratados y descubrió que después del tratamiento, las células cancerosas y los fibraBlastos generalmente se mantenían en la misma cantidad. Pero se reasentaron.
“Parece que la reorganización local ha dado lugar a resistencia a los medicamentos”, dijo Piloretitis, profesora de la Facultad de Medicina. “Fue como cambiar los muebles de la habitación, luego bloqueados por salida”.
Persiguiendo nuevos clientes potenciales
Dado que el equipo continúa iniciando sesión en mapas locales del tumor tratado y no tratado, esperan que desbloqueen más estructuras que ayudan a los médicos a indicar por qué un cáncer permanece después del tratamiento. Por ejemplo, los investigadores pueden proporcionar información de Colocratom que guía el tratamiento del cáncer del paciente: si una resistencia colectiva específica a un medicamento común, por ejemplo, los médicos pueden encontrar a alguien más que pueda tener una mejor oportunidad para trabajar. También espera que los mapas colectivos creen exámenes para describir aspectos de la biología del cáncer que no están claros.
Cuando recopilan más datos, el equipo tiene la intención de identificar la IA para identificar mapas locales específicos y hacer catálogos de mapas, lo que es consistente con diferentes estados celulares para una variedad de cáncer. “Entonces podemos comenzar a ver si se han compartido algunos mapas locales entre los tipos de cáncer, independientemente de dónde provienen del cuerpo, puede revelar los principios universales del comportamiento tumoral y un diseño de tratamiento más efectivo”. “Esto es algo que realmente estoy entusiasmado”.
Un investigador de la Universidad de Oxford participó en la investigación.
El estudio fue financiado por el Instituto Nacional de Salud (otorga R25CA180993, U54CA274511 y K999CA2555586) y Les Funds de Richarde Dukkk.
El Departamento de Ciencias de los Datos Médicos de Bioisos de Stanford también apoyó el trabajo.
