WEST LAFAYETTE, Ind. — Menos de la mitad de los pacientes diagnosticados con cáncer responden favorablemente a la quimioterapia, pero un nuevo método para evaluar cómo responderán los pacientes a varios medicamentos podría allanar el camino para un tratamiento más personalizado.
Usando la dispersión de luz Doppler, como un radar meteorológico, los investigadores pueden determinar cómo responderá un paciente a la quimioterapia incluso antes de comenzar el tratamiento.
“El radar meteorológico Doppler envía ondas electromagnéticas a las nubes y, aunque no ves gotas de lluvia individuales, captas el movimiento general de las gotas de lluvia. Lo que se crea con esto es un mapa tridimensional del movimiento de las nubes”, dijo David Nolte, profesor distinguido de Física y Astronomía Edward M. Purcell en la Universidad de Purdue. “Estamos observando el movimiento dentro del tejido vivo en lugar de las gotas de lluvia, y estamos usando luz infrarroja en lugar de radar. Es como observar el clima dentro del tejido vivo a medida que el tejido se ve afectado por los medicamentos contra el cáncer”.
Se colocan pequeños trozos de tejido extraídos de una biopsia en una placa de paredes múltiples, donde se aplican varios medicamentos. La luz de un LED brilla en el centro del tejido y los investigadores observan la luz dispersa que sale.
En colaboración con John Turek, profesor de ciencias médicas básicas, y Mike Childress, profesor asociado de medicina veterinaria, Nolte ha creado una biblioteca de datos para asociar varios patrones de luz con la respuesta correspondiente de los pacientes al tratamiento.
Los hallazgos , que se publicaron en la revista Biomedical Optics Express, informan una tasa de éxito del 84 por ciento en la predicción de la respuesta del paciente a la terapia en el primer ensayo preclínico completo del grupo.
El estudio se realizó en 19 perros previamente diagnosticados con linfoma de células B, que es molecular y clínicamente similar al linfoma en humanos. El tratamiento del cáncer en perros es casi idéntico al tratamiento para humanos, dijo Nolte. Se hacen biopsias, se someten a quimioterapia y regresan para seguimiento.
El método para evaluar la respuesta del paciente a la terapia, la holografía digital biodinámica, se encuentra actualmente en ensayos clínicos en cáncer de ovario, mama y esófago humanos. Estos ensayos están avanzando con niveles similares de precisión, dijo Nolte.
“Esto podría revolucionar la forma en que se selecciona la quimioterapia para los pacientes. Cientos de miles de pacientes por año reciben tratamientos estándar, mientras que solo el 40 por ciento de ellos realmente responde”, dijo. “Actualmente, no existe una buena manera de personalizar el tratamiento porque no existe una medicina basada en evidencia a la que puedan acudir los médicos. Si nuestro método funciona en los cánceres humanos, significa que podemos ayudar a los médicos a elegir mejores terapias”.
En el pasado se han realizado intentos de crear estrategias para predecir la respuesta del paciente a la quimioterapia. Estos métodos más antiguos dividían los tumores en células individuales y las volvían a hacer crecer como cultivos celulares bidimensionales. Esto destruyó el entorno celular en el que existe un tumor, lo que contribuye significativamente a su respuesta al tratamiento. Al preservar el entorno del cáncer en biopsias tridimensionales vivas, el equipo de Nolte puede evaluar cómo responden las células a los medicamentos en el entorno relevante.
El estudio fue financiado por subvenciones de la Fundación Nacional de Ciencias (1263753-CBET), los Institutos Nacionales de Salud (R01-EB016582) y subvenciones iniciales del Centro de Investigación del Cáncer de la Universidad de Purdue (PUCC).
Nolte y Turek tienen intereses financieros en Animated Dynamics, que tiene licencia de tecnología biodinámica de la Oficina de Comercialización de Tecnología de Purdue.
Escritor: Kayla Zacharias, 765-494-9318, [email protected]
Fuente: David Nolte, 765-494-3013, [email protected]
RESUMEN
Holografía digital biodinámica de quimiorresistencia en un ensayo preclínico de linfoma de células B canino
Honggu Choi, Zhe Li, Hao Sun, Dan MerrillL, John Turek, Michael Childress y David Nolte
Se utilizó holografía digital biodinámica para obtener perfiles fenotípicos de biopsias de linfoma de células B no Hodgkin caninas tratadas con quimioterapia estándar. Las firmas biodinámicas de los tejidos vivos en 3D se extrajeron mediante espectroscopia de fluctuación de la dispersión de luz Doppler intracelular en respuesta a los mecanismos moleculares de acción de fármacos terapéuticos que modifican una serie de movimientos celulares internos. El estándar de atención para tratar el linfoma de células B tanto en humanos como en perros es la terapia combinada con CHOP que consiste en doxorrubicina, prednisolona, ciclofosfamida y vincristina. La proporción de perros que experimentaron una remisión duradera del cáncer después de la quimioterapia CHOP fue del 68 %, con 13 de 19 perros que respondieron favorablemente a la terapia y 6 perros que no tuvieron tiempos de supervivencia sin progresión superiores a 100 días. Se encontraron firmas biodinámicas que se correlacionan con tiempos de supervivencia inferiores y se optimizó la selección de biomarcadores para identificar firmas Doppler específicas relacionadas con la quimiorresistencia. Se construyó un clasificador de aprendizaje automático basado en correlaciones de vectores de características y separabilidad lineal en un espacio de características de alta dimensión. La validación de espera predijo la respuesta del paciente a la terapia con un 84 % de precisión. Estos resultados apuntan al potencial de los perfiles biodinámicos para contribuir a la medicina personalizada al ayudar en la selección de quimioterapia para pacientes con cáncer. Se construyó un clasificador de aprendizaje automático basado en correlaciones de vectores de características y separabilidad lineal en un espacio de características de alta dimensión. La validación de espera predijo la respuesta del paciente a la terapia con un 84 % de precisión. Estos resultados apuntan al potencial de los perfiles biodinámicos para contribuir a la medicina personalizada al ayudar en la selección de quimioterapia para pacientes con cáncer. Se construyó un clasificador de aprendizaje automático basado en correlaciones de vectores de características y separabilidad lineal en un espacio de características de alta dimensión. La validación de espera predijo la respuesta del paciente a la terapia con un 84 % de precisión. Estos resultados apuntan al potencial de los perfiles biodinámicos para contribuir a la medicina personalizada al ayudar en la selección de quimioterapia para pacientes con cáncer.
Artículos Relacionados:
- Reseñas de Kiierr – Gorro láser 2022 para el crecimiento del cabello
- Golden Monk Kratom Vendor 2022: Reseñas de clientes, cepas, cupones
- Gundry MD Power Blues – Reseñas de suplementos de 2022 y guía de compra
- Los mejores terapeutas holísticos cerca de mí 2022: 5 asesoramiento espiritual
- Los mejores estetoscopios de 2022: reseñas de las 10 mejores marcas
- Reseñas de aceite de oliva Gundry MD – Producto de polifenol 2022
Dr. Martin Passen, a dedicated nutrition educator with a master’s in nutrition education and nearing completion of a clinical nutrition and dietetics master’s. Passionate about sharing valuable information effectively.