La nueva técnica del análisis de imagen ayuda mejor a determinar y a distinguir entre dos tipos de la célula cancerosa

Los investigadores de Brown University han desarrollado una nueva técnica del análisis de imagen para distinguir dos tipos dominantes de la célula cancerosa asociados a la progresión del tumor. La aproximación podría ayudar en la investigación preclínica de medicamentos para el cáncer y verter la luz en una metamorfosis celular que se asocia a cánceres más malos y más drogorresistentes.

La transición epitelial-mesenquimal, o EMT, es un proceso por el cual células epiteliales más dóciles transforman en células mesenquimales más agresivas. Los tumores con números más elevados de células mesenquimales son a menudo más malos y más resistentes a las medicaciones. La proyección de imagen microscópica de las nuevas cosechadoras de la técnica con un algoritmo de aprendizaje de máquina a determinar y a distinguir mejor entre la célula dos pulsa hacia adentro muestras del laboratorio.

“Sabemos que hay estos diversos tipos de la célula que obran recíprocamente dentro de tumores y que la terapéutica puede apuntar estas células diferentemente,” dijimos a Susan Leggett, estudiante doctoral en el programa del graduado del pathobiology de Brown y autor importante de un papel que describe la técnica. “Hemos desarrollado un modelo que puede escoger estos tipos de la célula automáticamente y en una manera imparcial. Pensamos que esto podría ayudarnos mejor a entender cómo estos diversos tipos de la célula responden al tratamiento de la droga.”

La técnica se describe en un artículo publicado en biología integrante.

Hablando en términos generales, los dos tipos de la célula pueden ser distinguibles por sus formas. Las células epiteliales son más compactas en aspecto, mientras que las células mesenquimales aparecen más alargadas y larguiruchas, en su aspecto total y en el aspecto de sus núcleos.

“No es duro distinguir los dos en los casos más extremos,” dijo a Ian Y. Wong, profesor adjunto de la ingeniería en Brown y el autor mayor de la investigación. “Pero las diferencias de la forma son a veces sutiles y puede ser duro que los seres humanos reconozcan la diferencia, que hace categorizando los dos una broca arbitrario. La innovación aquí es que podemos entrenar a una computador para escoger esas variaciones más sutiles.”

Que el entrenamiento fue hecho usando una variedad de células epitelial, cultivada en una placa de Petri, que sirve como modelo para el cáncer de pecho humano. Los investigadores activaron un factor de la transcripción llamado Snail que es bien sabido hacer estas células experimentar rápidamente una forma extrema de EMT. Esas células, reflejadas antes y después de la transición, servida como equipo del entrenamiento para enseñar al algoritmo para distinguir entre los dos tipos de la célula.

Los investigadores mostraron que, después de entrenar, el algoritmo podía categorizar las células individuales como epitelial o mesenquimal con el mayor de 92 por ciento de exactitud.

Las personas entonces utilizaron el algoritmo para analizar equipos de las células que experimentan EMT accionado por el pozo de los caminos menos estudiado que lo usado en el equipo del entrenamiento. Trataron las células epiteliales con una composición llamada TGF-beta1, que asciende incremento rápido de la célula y también se piensa para inducir EMT. Mostraron que el factor de incremento indujo EMT más despacio que en el equipo del entrenamiento, y produjeron los cambios en forma de la célula que eran más sutiles. No obstante, el algoritmo podía clasificar las células después de EMT con un alto nivel de confianza.

En un tercer experimento, los investigadores observaban las células epiteliales tratadas con la droga Taxol de la quimioterapia. La investigación reciente ha sugerido que Taxol y otras drogas, cuando estaba entregado en dosis subletales, podrían inducir EMT en las células que no pueden matar. De esa manera, las drogas pueden preparar real los tumores para llegar a ser más drogorresistentes.

El experimento encontró que mientras que Taxol subletal creó un alcance de la célula da forma, más el de 70 por ciento de ésos se podría clasificar por el algoritmo como mesenquimal.

Es el encontrar preliminar que requerirá mucho más estudio entender completo, Wong dice. Pero podría verter la luz en cómo los tumores llegan a ser resistentes a Taxol y a otras drogas.

“La adquisición de la resistencia a los medicamentos y de la recaída subsiguiente del tumor sigue siendo mal entendida,” Wong dice. “Este trabajo sugiere que EMT podría ser un mecanismo a través del cual los tumores llegan a ser más resistentes.”

Con más revelado, los investigadores piensan que su técnica podría ofrecer nuevos medios de revisar la eficacia de medicamentos para el cáncer.

“Cuando rubricamos la prueba de laboratorio de drogas, ponemos las células en una placa, aplicamos la droga y vemos qué vidas y qué dados,” Wong dijo. “Esto podría proveer de nosotros un retrato más lleno de matices de los efectos de la droga, y nos ayuda a ver si las dosis subletales pueden preparar las células para la resistencia.”

Wong dice que otro resultado intrigante del estudio era que mientras que el algoritmo categorizó la mayoría de las células con alta confianza, el cerca de 10 por ciento de células en cada uno de los grupos experimentales parecía desafiar la clasificación. Es posible, los investigadores dicen, que esto indica un tipo intermedio de la célula que esté en alguna parte entre epitelial y mesenquimal.

La “gente se ha preguntado si pudo haber más de dos tipos de la célula de interés,” a Wong dijo. “No podemos decir con seguridad a este punto, sino que puede ser que tomemos un tercer tipo. Ése es algo que observaremos en el trabajo futuro.”

Source:

Brown University