Perfilamiento de biomarcadores proteogenómicos para predecir la respuesta a la inmunoterapia radiomarcada en el...

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• La genómica
• La radioterapia
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La resistencia al tratamiento es un desafío significativo en el cáncer de próstata (PCa), limitando la eficacia de la quimioterapia preoperatoria y la inmunoterapia radiomarcada.
• La identificación de biomarcadores predictivos para la respuesta del paciente es crucial para optimizar las estrategias de tratamiento en PCa de alto riesgo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco integrador que combine el aprendizaje automático y el perfil proteogenómico para identificar biomarcadores predictivos de ultrasonido.
• Clasificar la respuesta del paciente a la inmunoterapia radiomarcada en el cáncer de próstata de alto riesgo y resistente al tratamiento.
• Establecer una base para el desarrollo de nuevos fármacos de inmunoterapia radiomarcados antes de la cirugía.

Principales métodos:

• Utilizó un nuevo marco integrador con un autoencoder apilado profundo (DSAE) y Extreme Gradient Boosting para el refinamiento y la clasificación de características.
• Se han recopilado datos multiómicos (proteómica, transcriptómica, secuenciación de exomas completos) del Atlas del genoma del cáncer y de una cohorte independiente tratada con radioterapia.
• Empleó la arquitectura DSAE para mantener la diversidad biológica en todas las capas ómicas mientras reducía la dimensionalidad de los datos.

Principales resultados:

• Se identificaron relaciones significativas entre los fenotipos de resistencia y los perfiles proteogenómicos, incluidas las vías de reparación del ADN (BRCA2, ATM), la señalización del receptor de andrógenos (AR) y las enzimas metabólicas (ACLY, IDH1).
• Se confirmó un panel de biomarcadores de ultrasonido en modelos preclínicos utilizando xenografts derivados de pacientes.
• Incorpora características fenotípicas en tiempo real de imágenes de ultrasonido (perfusión, rigidez) para proporcionar información sobre el microambiente tumoral y la respuesta al tratamiento.

Conclusiones:

• El marco integrador desarrollado identifica con éxito biomarcadores predictivos de ultrasonido y clasifica la respuesta del paciente a la inmunoterapia radiomarcada en el cáncer de próstata resistente al tratamiento.
• El perfil proteogenómico revela vías clave asociadas con la resistencia al tratamiento, que ofrecen posibles objetivos terapéuticos.
• Este enfoque proporciona una plataforma clínicamente viable para avanzar en el desarrollo de fármacos de inmunoterapia radiomarcados en el cáncer de próstata.