Biomarcador de IA predice riesgo de cáncer de hígado

000 muertes al año en todo el mundo y, a menudo, no se detecta hasta las últimas etapas. Incluso después del tratamiento, las tasas de recurrencia alcanzan entre el 70 % y el 80 %, lo que contribuye a una alta mortalidad. Identificar los hígados en riesgo antes del desarrollo de tumores sigue siendo una importante necesidad clínica insatisfecha. Ahora, una nueva investigación ha identificado un microambiente genéticamente determinado, vinculado a la formación de tumores, y ha desarrollado una puntuación de aprendizaje automático que predice el riesgo futuro de cáncer de hígado.

En un estudio, investigadores del Centro RIKEN de Ciencias Médicas Integrativas (Yokohama, Japón) se centraron en MYCN, un gen implicado en el cáncer de hígado derivado de hígados dañados, e investigaron cómo su sobreexpresión contribuye a la tumorogénesis. Mediante un sistema de transposones basado en la inyección hidrodinámica en la vena de la cola, el equipo indujo la sobreexpresión de MYCN en hígados de ratones.

Se empleó la transcriptómica espacial para mapear la actividad génica a lo largo del tiempo y la ubicación, identificando un grupo de 167 genes asociados con una mayor actividad de MYCN, denominado "nicho MYCN". Cuando MYCN se sobreexpresó junto con AKT activo de forma continua, el 72 % de los ratones desarrolló tumores hepáticos en un plazo de 50 días, con características compatibles con el carcinoma hepatocelular humano. La sobreexpresión de cualquiera de los genes por sí sola no produjo tumores.

El estudio, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, introdujo un modelo de aprendizaje automático entrenado con datos espaciales de expresión génica para generar una puntuación de nicho MYCN con una precisión del 93 %. En conjuntos de datos humanos, las puntuaciones más altas se correlacionaron con un mayor riesgo de recurrencia y peores resultados, especialmente cuando se obtuvieron a partir de tejido hepático no tumoral.

La puntuación de nicho MYCN representa un biomarcador espacial capaz de identificar microambientes precancerosos antes de la aparición de tumores. Al perfilar el tejido hepático no tumoral, los médicos pueden estratificar a los pacientes según el riesgo de recurrencia y orientar las estrategias de vigilancia. Los investigadores buscan profundizar en los mecanismos biológicos subyacentes a la puntuación y explorar cómo se establecen y mantienen los microambientes propicios para el cáncer, impulsando así la prevención y la oncología de precisión.

“Hemos desarrollado una estrategia clínicamente viable para identificar pacientes de alto riesgo mediante el análisis de la expresión génica en tejido hepático no tumoral”, afirmó Xian-Yang Qin, del Centro RIKEN de Ciencias Médicas Integrativas y autor principal del estudio. “Mediante la integración de la transcriptómica espacial con el aprendizaje automático, hemos establecido una puntuación de nicho MYCN que predice el riesgo de recurrencia y detecta microambientes precancerosos predispuestos a la tumorigénesis hepática de novo”.

Enlaces relacionados:
Centro RIKEN para IMS