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Nueva herramienta mapea cambios cromosómicos en células cancerosas para predecir evolución de tumores

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Feb 2026
Imagen: los cambios cromosómicos impulsan cambios rápidos que permiten que los tumores crezcan, se adapten y desarrollen resistencia al tratamiento (fotografía cortesía de Adobe Stock)
Imagen: los cambios cromosómicos impulsan cambios rápidos que permiten que los tumores crezcan, se adapten y desarrollen resistencia al tratamiento (fotografía cortesía de Adobe Stock)

A medida que los tumores crecen, las células cancerosas cometen errores constantemente durante la copia y división del ADN. Muchos de estos errores implican la ganancia o pérdida de cromosomas completos, lo que resulta en una amplia gama de configuraciones cromosómicas dentro del mismo tumor. Hasta ahora, determinar cuál de estos estados promueve la supervivencia de las células cancerosas ha sido difícil, ya que la cantidad de combinaciones posibles es enorme y la mayoría de los métodos solo capturan imágenes estáticas o promedios poblacionales. Investigadores del Centro Oncológico Moffitt (Tampa, Florida, EUA) han desarrollado un enfoque computacional que predice cómo los tumores gestionan las ganancias y pérdidas de cromosomas completos a lo largo del tiempo.

La inestabilidad cromosómica puede impulsar cambios rápidos y de gran impacto en la dosificación genética, lo que permite importantes saltos adaptativos en las células cancerosas. Sin embargo, predecir qué cariotipos persistirán ha sido un desafío. Este trabajo aborda esta brecha centrándose en las alteraciones cromosómicas completas que reconfiguran rápidamente el crecimiento y las respuestas al estrés, y modelando cómo la segregación incorrecta inducida por el tratamiento influye en las trayectorias evolutivas. Los hallazgos revelan reglas mensurables que rigen los cambios cromosómicos, lo que proporciona una base para anticipar las trayectorias evolutivas en la malignidad.

La innovación, denominada ALFA-K, es un enfoque computacional que utiliza mediciones longitudinales de células individuales para reconstruir la transición de las células cancerosas entre estados cromosómicos e inferir qué configuraciones se ven favorecidas por la selección. ALFA-K tiene en cuenta la inestabilidad cromosómica actual y construye paisajes de aptitud física locales que indican si una ganancia o pérdida específica es ventajosa o perjudicial dado el cariotipo actual de una célula. Al incorporar la tasa de errores cromosómicos, el método puede mostrar cómo la segregación incorrecta inducida por la quimioterapia acelera el movimiento a través de estos paisajes y puede impulsar a los tumores hacia estados más tolerantes a la inestabilidad.

En el estudio, ALFA-K estimó la aptitud de más de 270.000 configuraciones cromosómicas distintas, revelando que la evolución del cáncer no es aleatoria, sino que sigue reglas definidas por el cariotipo, la dinámica evolutiva y el estrés relacionado con el tratamiento. La herramienta cuantifica el efecto amortiguador de la duplicación del genoma completo (cuando una célula copia todos sus cromosomas) identificando el umbral en el que la duplicación se vuelve ventajosa, transformando una observación previamente descriptiva en un evento evolutivo predecible. La investigación se realizó en el Centro Oncológico Moffitt y se publicó en Nature Communications.

ALFA-K lleva la investigación oncológica más allá de las instantáneas estáticas de la apariencia tumoral, hacia la anticipación de su probable evolución con el tiempo. En el futuro, este enfoque podría permitir a los médicos interpretar mejor las biopsias seriadas, detectar cuándo un tumor se acerca a un cambio evolutivo de alto riesgo y seleccionar terapias que limiten la capacidad del cáncer de adoptar configuraciones cromosómicas perjudiciales. El objetivo final es una terapia oncológica que tenga en cuenta la evolución, centrada en predecir la adaptación tumoral en lugar de responder una vez que la resistencia ya se ha establecido.

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