Un sistema de inteligencia artificial identificó nueve patrones de organización espacial (denominados ecotipos) que se repiten en distintos tipos de tumores humanos, a partir del análisis de más de 10 millones de células provenientes de más de un centenar de casos. El hallazgo, publicado en la revista Nature, muestra que esos patrones pueden detectarse en una muestra de sangre en lugar de recurrir a una biopsia quirúrgica.
El estudio fue desarrollado por equipos de la Universidad de Stanford y el Chan Zuckerberg Biohub, con la participación de grupos de la universidades de Yale y Washington en St. Louis, y fue publicado en 2026. En Chile, la investigación es analizada por la Dra. María José Oviedo y Dra. Laura Hernández, investigadoras del laboratorio de microambiente tumoral y metástasis del Centro Basal Ciencia & Vida (dirigido por el Dr. Hugo González).
Para analizar el microambiente tumoral se requiere disociar el tejido de una biopsia, un proceso que entrega el número y tipo de células presentes, pero no revela cómo se relacionan entre sí, ni dónde se ubican dentro del tumor.
Además, una biopsia captura solo un fragmento acotado y puntual, insuficiente para representar la heterogeneidad de una masa tumoral completa. La transcriptómica espacial es la técnica que permite resolver el rompecabezas y estudiar los vecindarios que se establecen dentro del microambiente tumoral, manteniendo las células exactamente en su posición original dentro del tejido.
El estudio partió de una pregunta simple: ¿Qué hace que un tumor responda o no a un tratamiento? Para responderla, los equipo de la Universidad de Stanford y del Chan Zuckerberg Biohub reunieron información de transcriptómica espacial de más de 10 millones de células individuales, provenientes de más de un centenar de tumores humanos –tales como carcinomas y melanomas–, y entrenó un sistema de aprendizaje automático para reconocer patrones repetidos de organización dentro de estos tumores.
La Dra. Oviedo, quien en el Centro Basal Ciencia & Vida trabaja principalmente con modelos animales y muestras de tejido humano, siguió de cerca esta línea de investigación. “Se junta la inteligencia artificial con datos de transcriptómica espacial a nivel de célula única, proveniente de más de 10 millones de muestras, para identificar la disposición espacial de estas células en el tumor”, detalla la investigadora.
El análisis no se limitó a contar cuántas células de cada tipo había en el tumor. Buscó determinar dónde se ubicaban unas respecto de otras –células tumorales, inmunes, vasos sanguíneos y tejido de sostén– y cómo esa disposición espacial se relacionaba con la evolución clínica de cada paciente.
El resultado fueron nueve ecotipos espaciales que se repiten de forma consistente entre distintos tipos de carcinomas y melanomas, cada uno con una biología y una ubicación característica dentro del tumor. Varios de ellos se asociaron de forma clara con la respuesta a la inmunoterapia y con la sobrevida de los pacientes. “Ellos descubrieron nueve ecotipos que se correlacionaban con los perfiles de metilación de ADN; en el laboratorio, trabajando en el mesón, sería muy difícil detectar estos patrones, pero a través de estas herramientas se hace mucho más fácil”, agrega la Dra. Oviedo.
El hallazgo consistió en comprobar que los nueve ecotipos identificados en tejido tumoral –hasta entonces invisible– también quedan registrados en fragmentos de ADN que los tumores liberan al torrente sanguíneo, conocido como ADN libre circulante. Esa posibilidad cambia la lógica de representatividad de la muestra.
Una biopsia convencional captura un fragmento acotado del tumor en un momento determinado; una muestra de sangre, en cambio, puede reflejar de forma más completa el conjunto de lesiones tumorales de un paciente, incluidas las que no fueron biopsiadas directamente. “Una muestra de sangre puede capturar información proveniente de distintas lesiones tumorales, mientras que una biopsia se toma en un tiempo determinado y es muy pequeña, no representa todo el tumor”, indica la Dra.Oviedo.
