Herramienta bioinformática para identificar alteraciones cromosómicas en células tumorales puede mejorar diagnóstico del cáncer

Esta condición surge de alteraciones en el número y la estructura de los cromosomas durante la división celular, lo que provoca cambios en el ADN e impacta en las funciones celulares. Además, la inestabilidad cromosómica contribuye al desarrollo y la progresión del tumor, aumenta la diversidad del tumor y fomenta la resistencia a los tratamientos contra el cáncer. Ahora, una nueva herramienta bioinformática que pueda identificar estas alteraciones cromosómicas características de las células cancerosas podría mejorar el diagnóstico y ayudar a diseñar planes de tratamiento personalizados.

Este nuevo sistema de detección, conocido como QATS (Siglas en inglés para cuantificación de núcleos toroidales en imágenes biológicas), ha sido diseñado por un equipo de investigación de la Universidad de Barcelona (Barcelona, España) y el IRB Barcelona (Barcelona, España). Esta herramienta computacional de procesamiento de imágenes biológicas puede mejorar la investigación y clasificación de tumores al identificar y cuantificar automáticamente los fenotipos asociados con la inestabilidad cromosómica en los núcleos de las células cancerosas. QATS se enfoca en detectar y cuantificar núcleos toroidales, que son nuevos biomarcadores de inestabilidad cromosómica, en imágenes biológicas. A diferencia de los núcleos normales, los núcleos toroidales son fenotípicamente diferentes ya que tienen forma de anillo con un vacío que contiene material citosólico. Reconocidos recientemente como biomarcadores críticos de la inestabilidad cromosómica, los núcleos toroidales ofrecen una nueva vía para comprender y combatir el cáncer.

Hasta ahora, la evaluación de la inestabilidad cromosómica en células cancerosas se ha basado principalmente en la cuantificación de micronúcleos, que son estructuras irregulares derivadas del núcleo celular que pueden contener cromosomas o fragmentos cromosómicos. Al introducir la evaluación de núcleos toroidales tanto en entornos clínicos como de investigación, existe un potencial significativo para mejorar la clasificación de tumores y desarrollar tratamientos adaptados a pacientes individuales. El sistema QATS ya ha demostrado su eficacia en estudios preclínicos que involucran líneas celulares cancerosas al demostrar su capacidad para identificar y cuantificar núcleos toroidales con precisión.

“En el futuro, la aplicación de QATS en escenarios biológicos más complejos (muestras de tejido humano de biopsias de pacientes) representará un gran avance para las comunidades científica y médica para mejorar el diagnóstico del cáncer y el tratamiento de los pacientes”, concluyeron los investigadores.

Enlaces relacionados:
Universidad de Barcelona
IRB Barcelona