Imagenología rastrea células asesinas del cáncer durante largos periodos
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 23 Jan 2009 |
Persuadir a las propias células de un paciente a buscar y destruir células infectadas o enfermas es un método terapéutico prometedor para muchas enfermedades. Hasta ahora, los esfuerzos por rastrear esas células especialmente modificadas después de su reintroducción al cuerpo se han apoyado en técnicas de monitorización a corto plazo que no proporcionan un cuadro completo del estado de las células.
Por primera vez, investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad Stanford (CA, EUA) han diseñado una manera de obtener fotos instantáneas repetidas de la localización y supervivencia de tales células en un paciente humano vivo, meses y posiblemente años más tarde. Esta es una aplicación prometedora para pacientes individuales y médicos que deseen evaluar el desempeño en la lucha contra la enfermedad de las células en el tiempo, y también para investigadores que tratan de diseñar terapias celulares más efectivas.
"Esto nunca se había hecho antes en un humano”, dijo el autor principal de la investigación, Sanjiv Gambhir, M.D., Ph.D., director del Programa de Imagenología Molecular de Stanford. "Hasta ahora, hemos estado disparando a ciegas sin saber por qué las terapias fallidas no funcionaban. ¿Las células morían? ¿No lograban ir a dónde deseábamos que fueran? Ahora podemos monitorizarlas repetidamente durante su vida”. El Dr. Gambhir es un profesor de radiología y un miembro del Centro de Cáncer de Stanford. Colaboró con investigadores de la Ciudad de la Esperanza en Los Ángeles (CA, EUA) y en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) para realizar la investigación.
El Dr. Gambhir y sus colegas evaluaron la técnica en un hombre de mediana edad con un tumor cerebral agresivo (llamado un glioblastoma), incluido en un ensayo clínico de terapia celular en la Ciudad de la Esperanza. Sin embargo, creen que estrategias similares funcionarán para monitorizar terapias celulares para muchas enfermedades. Los resultados del estudio del caso fueron publicados en la edición en línea del 18 de noviembre de 2008, en la revista Nature Clinical Practice Oncology.
El nuevo enfoque se apoya en un proceso de dos pasos: primero, las células terapéuticas son diseñadas para expresar un gen reportador único que no es compartido por ninguna otra célula en el cuerpo. Segundo, un agente de imagenología que está atrapado solamente en las células que expresan el gen reportador, es inyectado en el paciente. Cada vez que el agente de imagenología es usado, los investigadores obtienen un mapa actualizado mostrando las localizaciones de las células.
La técnica tiene varias ventajas sobre los métodos de rastreo anteriores. A diferencia de un trazador radioactivo externo, el cual decae en un tiempo corto y no indica si una célula está viva o muerta, el gen reportador es expresado durante la vida de una célula, pero no más allá. Además a diferencia de un trazador externo, el gen reportador se duplica y circula si la célula original se divide. Finalmente, pueden ser usados genes reportadores diferentes que pueden indicar no solo la localización de las células, sino también lo que están haciendo.
"En este paciente, el gen reportador estuvo siempre encendido”, dijo el Dr. Gambhir. "Pero la belleza de este enfoque es que pudimos hacerlo de modo que el gen reportador sea expresado solamente en las células diferenciadas, o si encuentra un cierto blanco. ¿Ha encontrado la célula T un tumor? ¿Ha activado su maquinaria celular asesina?”
En el estudio actual, el Dr. Gambhir colaboró con Michael Jensen, M.D., director asociado del programa de inmunología tumoral e inmunoterapéutica del cáncer de la Ciudad de la Esperanza, y otros investigadores para remover células T citotóxicas, o "asesinas” de un paciente varón con glioblastoma. Esas células naturalmente buscan y destruyen células infectadas o disfuncionales en el cuerpo. Los investigadores luego insertaron un círculo de ADN que codificaba dos genes claves en esas células T. Uno equipó las células con la capacidad de dirigirse a las células cancerosas. El otro codificó un gen de un virus de herpes simple llamado timida quinasa, o HSV1-tk. El producto del gen HSV1-tk atrapa una molécula de imagenología marcada radioactivamente que puede ser visualizada en un examen de TEP. Cualquier molécula de imagenología que no es atrapada en las células T modificadas es eliminada del cuerpo. Un equipo TEP-TC clínico rastrea las localizaciones de la molécula de imagenología y por lo tanto las células T modificadas.
Los investigadores luego regresaron las células T modificadas al sitio del tumor cerebral del paciente en un periodo de cinco semanas. El paciente recibió el agente de imagenología tres días después de la última infusión de células. Como los investigadores esperaban, la siguiente exploración de tomografía de emisión de positrones-tomografía computarizada (TEP-TC) reveló que las células T se habían concentrado en el tumor. Sin embargo, también migraron a través del cerebro del paciente para resaltar un segundo sitio tumoral no sospechado anteriormente. Aunque este estudio no evaluó la capacidad de las células T para matar las células tumorales, los resultados de imagenología sugirieron que ciertamente llegan a sus blancos.
"Las células fueron realmente buenas para encontrar el tumor”, dijo el Dr. Gambhir, que puntualizó que la misma técnica puede ser usada para seguir otras células inmunes o finalmente células madre a través del cuerpo. Planea colaborar con otros investigadores en Stanford y cualquier otra parte para no solo continuar su estudio con las células T y otros tipos de tumores, sino también investigar el movimiento de las células terapéuticas en pacientes con artritis y diabetes. "Esto necesita que todas las instituciones se reúnan para hacer un trabajo de ensayo completo, pero, debido a que no estamos limitados solo a una población celular, los resultados son tremendamente emocionantes”.
Enlace relacionado:
Stanford University School of Medicine
University of California, Los Angeles
Por primera vez, investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad Stanford (CA, EUA) han diseñado una manera de obtener fotos instantáneas repetidas de la localización y supervivencia de tales células en un paciente humano vivo, meses y posiblemente años más tarde. Esta es una aplicación prometedora para pacientes individuales y médicos que deseen evaluar el desempeño en la lucha contra la enfermedad de las células en el tiempo, y también para investigadores que tratan de diseñar terapias celulares más efectivas.
"Esto nunca se había hecho antes en un humano”, dijo el autor principal de la investigación, Sanjiv Gambhir, M.D., Ph.D., director del Programa de Imagenología Molecular de Stanford. "Hasta ahora, hemos estado disparando a ciegas sin saber por qué las terapias fallidas no funcionaban. ¿Las células morían? ¿No lograban ir a dónde deseábamos que fueran? Ahora podemos monitorizarlas repetidamente durante su vida”. El Dr. Gambhir es un profesor de radiología y un miembro del Centro de Cáncer de Stanford. Colaboró con investigadores de la Ciudad de la Esperanza en Los Ángeles (CA, EUA) y en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) para realizar la investigación.
El Dr. Gambhir y sus colegas evaluaron la técnica en un hombre de mediana edad con un tumor cerebral agresivo (llamado un glioblastoma), incluido en un ensayo clínico de terapia celular en la Ciudad de la Esperanza. Sin embargo, creen que estrategias similares funcionarán para monitorizar terapias celulares para muchas enfermedades. Los resultados del estudio del caso fueron publicados en la edición en línea del 18 de noviembre de 2008, en la revista Nature Clinical Practice Oncology.
El nuevo enfoque se apoya en un proceso de dos pasos: primero, las células terapéuticas son diseñadas para expresar un gen reportador único que no es compartido por ninguna otra célula en el cuerpo. Segundo, un agente de imagenología que está atrapado solamente en las células que expresan el gen reportador, es inyectado en el paciente. Cada vez que el agente de imagenología es usado, los investigadores obtienen un mapa actualizado mostrando las localizaciones de las células.
La técnica tiene varias ventajas sobre los métodos de rastreo anteriores. A diferencia de un trazador radioactivo externo, el cual decae en un tiempo corto y no indica si una célula está viva o muerta, el gen reportador es expresado durante la vida de una célula, pero no más allá. Además a diferencia de un trazador externo, el gen reportador se duplica y circula si la célula original se divide. Finalmente, pueden ser usados genes reportadores diferentes que pueden indicar no solo la localización de las células, sino también lo que están haciendo.
"En este paciente, el gen reportador estuvo siempre encendido”, dijo el Dr. Gambhir. "Pero la belleza de este enfoque es que pudimos hacerlo de modo que el gen reportador sea expresado solamente en las células diferenciadas, o si encuentra un cierto blanco. ¿Ha encontrado la célula T un tumor? ¿Ha activado su maquinaria celular asesina?”
En el estudio actual, el Dr. Gambhir colaboró con Michael Jensen, M.D., director asociado del programa de inmunología tumoral e inmunoterapéutica del cáncer de la Ciudad de la Esperanza, y otros investigadores para remover células T citotóxicas, o "asesinas” de un paciente varón con glioblastoma. Esas células naturalmente buscan y destruyen células infectadas o disfuncionales en el cuerpo. Los investigadores luego insertaron un círculo de ADN que codificaba dos genes claves en esas células T. Uno equipó las células con la capacidad de dirigirse a las células cancerosas. El otro codificó un gen de un virus de herpes simple llamado timida quinasa, o HSV1-tk. El producto del gen HSV1-tk atrapa una molécula de imagenología marcada radioactivamente que puede ser visualizada en un examen de TEP. Cualquier molécula de imagenología que no es atrapada en las células T modificadas es eliminada del cuerpo. Un equipo TEP-TC clínico rastrea las localizaciones de la molécula de imagenología y por lo tanto las células T modificadas.
Los investigadores luego regresaron las células T modificadas al sitio del tumor cerebral del paciente en un periodo de cinco semanas. El paciente recibió el agente de imagenología tres días después de la última infusión de células. Como los investigadores esperaban, la siguiente exploración de tomografía de emisión de positrones-tomografía computarizada (TEP-TC) reveló que las células T se habían concentrado en el tumor. Sin embargo, también migraron a través del cerebro del paciente para resaltar un segundo sitio tumoral no sospechado anteriormente. Aunque este estudio no evaluó la capacidad de las células T para matar las células tumorales, los resultados de imagenología sugirieron que ciertamente llegan a sus blancos.
"Las células fueron realmente buenas para encontrar el tumor”, dijo el Dr. Gambhir, que puntualizó que la misma técnica puede ser usada para seguir otras células inmunes o finalmente células madre a través del cuerpo. Planea colaborar con otros investigadores en Stanford y cualquier otra parte para no solo continuar su estudio con las células T y otros tipos de tumores, sino también investigar el movimiento de las células terapéuticas en pacientes con artritis y diabetes. "Esto necesita que todas las instituciones se reúnan para hacer un trabajo de ensayo completo, pero, debido a que no estamos limitados solo a una población celular, los resultados son tremendamente emocionantes”.
Enlace relacionado:
Stanford University School of Medicine
University of California, Los Angeles
Últimas Imaginología General noticias
- Sistema de imágenes impulsado por IA mejora el diagnóstico del cáncer de pulmón
- Modelo de IA mejora las capacidades de la tomografía computarizada de baja dosis
- TC de dosis ultra baja ayuda en el diagnóstico de neumonía en pacientes inmunocomprometidos
- La IA reduce la carga de trabajo en la detección de cáncer de pulmón por TC en casi un 80 %.
- Tecnología de vanguardia combina luz y sonido para monitorear ACV en tiempo real
- Sistema de IA detecta cambios sutiles en una serie de imágenes médicas a lo largo del tiempo
- Nueva técnica de TC mejora el pronóstico y los tratamientos del cáncer de cabeza y cuello
- Primer escáner de TC de cuerpo entero móvil proporcionará diagnósticos en el punto de atención
- Tomografías computarizadas completas pueden identificar aterosclerosis en pacientes con cáncer de pulmón
- La IA mejora la detección del cáncer colorrectal en tomografías computarizadas de rutina
- Tecnología de superresolución mejora imagenes clínicas ósea para predecir el riesgo de fracturas osteoporóticas
- Mapa abdominal impulsado por IA permite la detección temprana del cáncer
- Modelo de aprendizaje profundo detecta tumores pulmonares en tomografías computarizadas
- La IA predice el riesgo cardiovascular a partir de tomografías computarizadas
- Algoritmos de aprendizaje profundo mejoran la detección de tumores en exploraciones PET/TC
- Nueva tecnología proporciona puntuación de calcificación de las arterias coronarias en TC de tórax
Canales
Radiografía
ver canal
Técnica de imágenes con IA se muestra prometedora en la evaluación de pacientes para ICP
La intervención coronaria percutánea (ICP), también conocida como angioplastia coronaria, es un procedimiento mínimamente invasivo en el que se insertan pequeños tubos... Más
Mayor uso de radiografías de tórax permite detectar el cáncer de pulmón en etapas tempranas
El cáncer de pulmón sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo. Si bien tecnologías avanzadas como la tomografía computarizada (TC) desempeñan... Más
Las mamografías impulsadas por IA predicen el riesgo cardiovascular
Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos recomiendan que las mujeres de mediana edad o mayores se sometan a una mamografía (una radiografía de la mama) cada uno o dos... Más
Modelo de IA generativa reduce significativamente el tiempo de lectura de radiografías de tórax
La interpretación rápida y precisa de las imágenes radiológicas es crucial debido a su impacto significativo en los resultados del paciente, ya que los errores en la interpretación pueden llevar a cambios... MásRM
ver canal
Herramienta de IA rastrea la eficacia de tratamientos para la esclerosis múltiple mediante RM cerebral
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad en la que el sistema inmunológico ataca el cerebro y la médula espinal, lo que provoca alteraciones en el movimiento, la sensibilidad y la cognición.... Más
Imágenes por RM ultrapotentes permiten cirugías en pacientes con epilepsia resistente al tratamiento
Aproximadamente 360.000 personas en el Reino Unido padecen epilepsia focal, una afección en la que las convulsiones se propagan desde una parte del cerebro. Alrededor de un tercio de estos pacientes... MásUltrasonido
ver canal
La ecografía pulmonar asistida por IA supera a expertos humanos en el diagnóstico de tuberculosis
A pesar de la disminución global de las tasas de tuberculosis (TB) en años anteriores, su incidencia aumentó un 4,6% entre 2020 y 2023. La detección temprana y el diagnóstico rápido son elementos esenciales... Más
La IA identifica la enfermedad de la válvula cardíaca a partir de una prueba de imagen común
La insuficiencia tricúspide es una afección en la que la válvula tricúspide del corazón no se cierra completamente durante la contracción, lo que provoca un flujo sanguíneo retrógrado que puede provocar... Más
Nuevo método de imágenes permite el diagnóstico temprano y seguimiento de la diabetes tipo 2
La diabetes tipo 2 se reconoce como una enfermedad inflamatoria autoinmune, en la que la inflamación crónica provoca alteraciones en la microvasculatura de los islotes pancreáticos, un factor clave en... MásMedicina Nuclear
ver canal
Nuevo enfoque de imágenes PET ofrece una visión nunca antes vista de la neuroinflamación
La COX-2, una enzima clave en la inflamación cerebral, puede aumentar significativamente su expresión mediante estímulos inflamatorios y neuroexcitación. Los investigadores... Más
Nuevo radiotrazador identifica biomarcador para el cáncer de mama triple negativo
El cáncer de mama triple negativo (CMTN), que representa entre el 15 % y el 20 % de todos los casos de cáncer de mama, es uno de los subtipos más agresivos, con una tasa de supervivencia a cinco años de... MásTI en Imaginología
ver canal
Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles
Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento
Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... MásUna red global nueva mejora el acceso a la comprensión diagnóstica
Quest Diagnostics (Madison, NJ, EUA), un proveedor líder de servicios de información de diagnóstico, junto con otros proveedores de servicios de diagnóstico, ha anunciado la formación y el lanzamiento de la Red de Diagnóstico Global (GDN), un grupo de... Más
Una estación de trabajo nuevo apoya el flujo de trabajo de la imagenología pensando en los clientes
Una estación de trabajo de imagenología nueva ofrece una interfaz única e intuitiva para la toma eficiente de radiografías, fluoroscopias, mamografías y la toma de imágenes de las piernas/columna vertebral... MásIndustria
ver canal
Colaboración entre GE HealthCare y NVIDIA para reinventar la imagenología diagnóstica
GE HealthCare (Chicago, IL, EUA) ha iniciado un proceso de colaboración con NVIDIA (Santa Clara, CA, EUA), ampliando la relación existente entre las dos empresas para centrarse en la innovación... Más
Siemens y Sectra colaboran en la mejora de los flujos de trabajo en radiología
Siemens Healthineers (Forchheim, Alemania) y Sectra (Linköping, Suecia) han iniciado una colaboración destinada a mejorar las capacidades de diagnóstico de los radiólogos y, a... Más