Proteómica de células individuales del cáncer de próstata localizado define la heterogeneidad de la enfermedad

El tratamiento del cáncer de próstata localizado se basa en información clínico-patológica que incluye la puntuación de Gleason, los niveles de antígeno prostático específico (PSA), el estadio y la edad del paciente.

Se han estudiado varios biomarcadores potenciales, incluidas fusiones de genes, mutaciones, heterogeneidad epigenética y proteínas. Los avances tecnológicos en proteómica ahora permiten tanto la exploración del proteoma en busca de biomarcadores como la evaluación de la heterogeneidad de la expresión de biomarcadores. Sin embargo, el análisis de un núcleo de tejido completo pasa por alto la importante variabilidad entre las células.

Un equipo internacional de científicos clínicos que colaboran con la Universidad de Zúrich (Zúrich, Suiza) recolectó muestras de una cohorte de 58 pacientes con cáncer de próstata que incluía 24 pacientes con enfermedad de grado II, 22 con enfermedad de grado III y 12 con enfermedad de grado V. Para 17 pacientes, también recolectaron y analizaron tejido prostático benigno adyacente. El análisis de citometría de masa de una sola célula que utilizaron se basó en un panel de 36 anticuerpos marcados con metales que reconocían marcadores de superficie, enzimas, factores de transcripción y marcadores de lecturas funcionales. En total, analizaron más de 1,67 millones de células.

Para la disociación de tejidos en células individuales, el tejido se picó utilizando bisturíes quirúrgicos y se desintegró aún más utilizando el kit de disociación de tumores, humano) y el disociador GentleMACS (Miltenyi Biotech, Bergisch Gladbach, Alemania). El equipo también realizó codificación de barras de citometría de masas, anticuerpos y etiquetado de anticuerpos, coloración de anticuerpos y recopilación de datos de citometría de masas, y los datos se adquirieron en un citómetro de masas Helios CyTOF 2, actualizado (Fluidigm, South San Francisco, CA, EUA). Se utilizaron plataformas automatizadas para los análisis de expresión de proteínas in situ de CD15 y CD3 (Leica Bond-Max, LeicaBiosystems, Deer Park, IL, EUA).

Los investigadores introdujeron sus datos en la línea de producción computacional de Franken, un enfoque de agrupación de células individuales, no supervisado, que desarrollaron. Franken identificó 55 grupos de células diferentes, que el equipo organizó en un conjunto de 33 metagrupos, consistentes en 14 grupos de células epiteliales, 16 inmunitarias, una estromale y una endotelial, así como un grupo que carece de la mayoría de los marcadores en el panel. Este conjunto, dijeron, refleja los principales compartimentos de tipo celular en la próstata. Las células luminales, por ejemplo, fueron el tipo de célula más abundante, seguidas de las células T.

Los científicos notaron que hubo una superposición en los fenotipos celulares encontrados entre el tumor y el tejido benigno asociado, aunque divergieron en su panorama inmunológico y en los fenotipos raros presentes. Dos grupos de células T, denominados TC03 y TC04, que representan células T apoptóticas y proliferantes, respectivamente, estaban enriquecidas entre las muestras de tumores, al igual que dos grupos de macrófagos. Además, notaron que dos fenotipos enriquecidos en pacientes de alto grado expresan CD15, que está involucrado en la adhesión y migración celular y se ha implicado en otros tipos de tumores por tener un potencial similar al de una célula madre, lo que sugiere que podría ser un marcador de enfermedad agresiva.

Los autores concluyeron que habían encontrado que las regiones tumorales y no tumorales diferían en tipos de células raras. Esto también dificultó el empleo de la secuenciación de ARN a granel en el análisis de supervivencia. Además, descubrieron subpoblaciones raras de macrófagos y células T en proliferación, así como un tipo de célula CD15+, poco común, que se enriqueció en tumor y enfermedad avanzada. El estudio fue publicado el 19 de abril de 2022 en la revista Cell Reports Medicine .

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Universidad de Zúrich
Miltenyi Biotech
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LeicaBiosystems