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# Biología# Biología del Cáncer

Avances en la investigación del cáncer colorrectal

Nuevas ideas sobre la expresión genética y las células inmunitarias en el tratamiento del cáncer colorrectal.

― 8 minilectura


Avances en CáncerAvances en CáncerColorrectalmejores respuestas a tratamientos.La investigación revela ideas para
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El cáncer colorrectal (CCR) es un problema de salud importante en todo el mundo, representando alrededor del 10% de todos los casos de cáncer. Es el tercer tipo de cáncer más común y también la tercera causa principal de muertes relacionadas con el cáncer en Estados Unidos. Tener acceso a grandes cantidades de datos de pacientes con cáncer ayuda a los investigadores a encontrar marcadores importantes que pueden predecir qué tan bien puede funcionar un tratamiento. Un diagnóstico temprano de CCR es crucial ya que puede mejorar significativamente las tasas de supervivencia.

Cómo se Diagnostica el CCR

Actualmente, los doctores diagnostican el CCR observando varios factores clínicos. Esto incluye la edad del paciente, su historia familiar con la enfermedad y detalles sobre el tumor, como su ubicación y tamaño. También utilizan un sistema llamado estadificación TNM, que ayuda a clasificar la extensión del cáncer en el cuerpo. En algunos casos, los médicos también buscarán cambios genéticos, especialmente ciertas mutaciones comunes.

Pruebas no invasivas, como análisis de sangre y heces, han mostrado promesa para identificar el CCR más temprano. Sin embargo, estas pruebas a menudo carecen de una comprensión adecuada de los mecanismos subyacentes, lo que limita su efectividad.

El tratamiento principal para los pacientes con CCR suele ser la cirugía para eliminar el tumor. En casos donde el cáncer ha avanzado, los médicos también pueden usar quimioterapia.

El Papel de los Multi-Ómicas en la Investigación del CCR

Un enfoque multi-ómico analiza varios tipos de datos biológicos a la vez, lo que se ha vuelto esencial en la investigación del cáncer. Este método examina información molecular y celular de los pacientes a mayor escala. Estos datos pueden influir en cómo se diagnostica el CCR, el pronóstico y la elección de tratamientos.

Varios estudios destacan la importancia de examinar muestras de tejido bajo un microscopio para distinguir entre tejidos sanos y cancerosos. Recientemente, grandes cantidades de datos de muestras de pacientes con cáncer se han organizado en bases de datos en línea, facilitando que los investigadores comprendan la expresión genética y otras características de diferentes Tumores.

En el CCR, hay una necesidad urgente de identificar factores específicos que puedan predecir con precisión qué pacientes se beneficiarán de ciertos tratamientos. Los tratamientos a menudo implican medicamentos que interrumpen la replicación del ADN, llevando a la muerte celular. Aunque hay muchos medicamentos disponibles, a menudo no está claro cómo hacer coincidir el medicamento adecuado con el paciente adecuado basado en su perfil genético.

La Importancia de las Células inmunitarias

El pronóstico para los pacientes con CCR que tienen tumores más avanzados aún no se entiende bien. La investigación sugiere que las células inmunitarias presentes en el tumor pueden afectar cómo progresa el cáncer y cómo responde al tratamiento. Ciertos tipos de células inmunitarias, como los neutrófilos asociados al tumor y los macrófagos, pueden correlacionarse con peores resultados para los pacientes.

Analizar datos de grandes estudios puede ofrecer información sobre la relación entre la infiltración de células inmunitarias y la expresión genética en el CCR. Además, entender cómo las células tumorales satisfacen sus necesidades energéticas y nutricionales también puede mejorar la precisión de los tratamientos.

Los aminoácidos juegan un papel importante en la producción de energía y en la salud general de las células. Las células cancerosas tienen una alta demanda de aminoácidos específicos para combatir niveles elevados de especies reactivas de oxígeno (ERO), que pueden llevar a daño celular. La cisteína es vital para el sistema de defensa antioxidante en las células cancerosas, pero puede oxidarse rápidamente a cistina en el entorno más oxidante del cuerpo.

Muchas células cancerosas dependen de un sistema de transporte específico para importar cistina para la producción de glutatión, otro antioxidante importante. Este sistema de transporte consiste en proteínas que intercambian cistina por otro aminoácido, el glutamato. La perturbación en el transporte de estos aminoácidos puede llevar a la muerte celular en condiciones estresantes.

SLC7A11: Un Jugador Clave en el CCR

Una proteína importante en la gestión del transporte de aminoácidos en las células cancerosas es SLC7A11. Se ha conocido durante muchos años, pero los investigadores aún están descubriendo cómo se regula su expresión en el cáncer. Niveles altos de SLC7A11 se han vinculado a tasas de supervivencia más bajas en varios cánceres, incluido el CCR. Cuando se reduce o suprime SLC7A11, puede llevar a un aumento del estrés oxidativo y puede prevenir la invasión del tumor.

Otro descubrimiento es el proceso de ferroptosis, que es un tipo de muerte celular causada por una acumulación de peróxidos lipídicos. Bloquear el transporte de cistina puede inducir la muerte ferroptótica en las células cancerosas. Esto sugiere que apuntar al sistema de transporte podría ser una estrategia prometedora para el tratamiento del cáncer.

Investigación y Hallazgos sobre Pacientes con CCR

En un estudio reciente, los investigadores se centraron en analizar la actividad genética (ARNm) de 32 pacientes con cáncer de colon. Compararon la expresión genética en muestras tumorales con muestras de tejidos sanos de los mismos pacientes. Los investigadores encontraron que ciertos conjuntos de genes relacionados con la división celular y procesos metabólicos estaban significativamente activados en los tejidos cancerosos.

El análisis reveló que muchos de los genes regulados al alza en los tejidos de CCR estaban involucrados en el ciclo celular y el metabolismo energético. Un análisis más profundo de los patrones de expresión genética ayudó a identificar firmas únicas que podrían ofrecer información sobre las respuestas al tratamiento.

Comparando Tejidos Tumorales y Sanos

El estudio implicó un análisis detallado de tejidos tumorales y sanos. Los investigadores utilizaron técnicas avanzadas para asegurar una clara separación de las muestras cancerosas y sanas. Identificaron con éxito genes que eran significativamente más activos en los tumores, arrojando luz sobre posibles objetivos para la terapia.

Por ejemplo, ciertos genes estaban fuertemente conectados al ciclo celular, lo que sugiere que las células cancerosas estaban dividiéndose activamente. Los genes asociados con el metabolismo energético también indicaron que las células cancerosas tienen una mayor demanda de nutrientes para apoyar su crecimiento.

El Entorno Inmunitario en el CCR

El microambiente tumoral es otro aspecto crucial en el CCR. Afecta cómo crece el tumor y qué tan bien funcionan los tratamientos. La presencia de tipos de células inmunitarias puede cambiar significativamente, impactando la respuesta general a las terapias.

La investigación muestra que tipos específicos de células inmunitarias, como las células T CD8+, juegan un papel en la lucha contra el cáncer. Se encontró una correlación positiva entre la abundancia de estas células inmunitarias y la expresión de SLC7A11 en pacientes con CCR. Por el contrario, también se han identificado ciertos tipos de células inmunitarias que suprimen las respuestas inmunitarias en el paisaje tumoral.

Apuntando a la Responsividad de la Terapia

Uno de los principales objetivos de estudiar el CCR es encontrar formas de ayudar a los pacientes a responder mejor a los tratamientos. Los investigadores analizaron cómo los niveles de expresión de genes específicos podrían predecir los resultados del tratamiento. Analizar los datos de cientos de pacientes permitió a los científicos establecer conexiones entre la expresión genética y las respuestas a varios fármacos de quimioterapia.

Por ejemplo, un medicamento comúnmente utilizado para el CCR es el 5-fluorouracilo. El estudio mostró que los pacientes que no respondieron bien a este tratamiento tenían niveles más altos de expresión de SLC7A11. Esto indica que entender la expresión genética podría ofrecer predicciones valiosas sobre qué tratamientos pueden ser más efectivos para pacientes individuales.

Conclusión

La compleja relación entre la expresión genética, los tipos de células inmunitarias y las respuestas al tratamiento del cáncer se está volviendo más clara a través de la investigación en curso. El enfoque multi-ómico es vital para desentrañar cómo interactúan genes y proteínas específicos dentro de las células cancerosas y el entorno circundante.

Los hallazgos enfatizan la importancia de estudiar el papel de SLC7A11 y las proteínas relacionadas en el CCR. A medida que los científicos continúan investigando estas conexiones, pueden identificar nuevos objetivos terapéuticos y estrategias que puedan mejorar los resultados para los pacientes con cáncer colorrectal.

Al comprender los procesos biológicos en juego, los investigadores esperan mejorar la precisión del tratamiento y ofrecer a los pacientes opciones más efectivas y personalizadas para manejar el cáncer colorrectal. El objetivo final es mejorar las tasas de supervivencia y la calidad de vida de quienes son diagnosticados con esta enfermedad desafiante.

Fuente original

Título: Transcription network of SLC7A11 (xCT) in colon cancer provides clinical targets for metabolic regulation and cell proliferation

Resumen: Colorectal cancer (CRC) represents the third leading cause of cancer-related deaths. Knowledge covering diverse cellular and molecular data from individual patients has become valuable for diagnosis, prognosis, and treatment selection. Here, we present in-depth comparative RNA-seq analysis of 32 CRC patients pairing tumor and healthy tissues (total of 73 samples). Strict thresholds for differential expression genes (DEG) analysis revealed an interconnection between nutrients, metabolic program, and cell cycle pathways. Among the upregulated DEGs, we focused on the Xc- system, composed of the proteins from SLC7A11 (xCT) and SLC3A2 genes, along with several interacting genes. To assess the oncogenic potency of the Xc- system in a cellular setting, we applied a knowledge-based approach, analyzing gene perturbations from CRISPR screens. The study focused on a set of 27 co-dependent genes that were strongly correlated with the fitness of SLC7A11 and SLC3A2 across many cell types. Alterations in these genes in 13 large-scale studies (e.g., by mutations and copy number variation) were found to enhance overall survival and progression-free survival in CRC patients. In agreement, the overexpression of these genes in cancer cells drives cancer progression by allowing effective management of the redox level, induction of stress response mechanisms, and most notably, enhanced activity of ion/amino acid transporters, and enzymes acting in de novo nucleotide synthesis. We also highlight the positive correlation between the Xc- system gene expression level, patient responsiveness to different chemotherapy treatments, and immune cell infiltration (e.g., myeloid-derived suppressor cells) in CRC tumors as a measure for their immunosuppressive activity. This study illustrates that knowledge-based interpretation by synthesizing multiple layers of data leads to functional and mechanistic insights into the role of SLC7A11 and its associated genes in CRC tumorigenesis and therapeutics.

Autores: Michal Linial, K. Zohar, T. Wartmann, M. Strecker, M. Doelling, M. Andric, W. Shi, R. S. Croner, O. Kakhlon, Y. Zhao, U. D. Kahlert

Última actualización: 2024-06-03 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.03.597098

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.03.597098.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a biorxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

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