Fuente: MIT News

El cáncer, una de las enfermedades más complejas y devastadoras de nuestro tiempo, no es solo un conjunto de células descontroladas, sino una intrincada red de poblaciones celulares que interactúan entre sí y con su entorno. Un estudio reciente, publicado en la revista Science el 24 de julio de 2025, presenta una herramienta revolucionaria llamada PEtracer, desarrollada por investigadores del MIT y el Whitehead Institute, liderados por el profesor Jonathan Weissman. Esta herramienta combina el rastreo de linaje celular con información espacial para crear un mapa detallado de cómo las células tumorales se dividen, se distribuyen y evolucionan dentro de un tumor. Al ofrecer una visión sin precedentes del crecimiento tumoral, PEtracer plantea una pregunta fundamental: ¿cómo influyen los factores genéticos y ambientales en la formación y progresión de los tumores? Este avance no solo promete mejorar nuestra comprensión del cáncer, sino también transformar el desarrollo de terapias más precisas y efectivas.

En el contexto actual, donde el cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte a nivel mundial, la necesidad de herramientas que permitan descifrar su complejidad es más urgente que nunca. Los tumores no son homogéneos; están compuestos por diversas poblaciones celulares con características y comportamientos distintos, influenciados tanto por su herencia genética como por las condiciones de su microambiente. PEtracer aborda este desafío al proporcionar un enfoque multidimensional que combina la historia genética de las células con su ubicación espacial, ofreciendo una perspectiva única sobre cómo se forman los tumores y cómo podrían ser atacados de manera más efectiva.

PEtracer es una herramienta innovadora que utiliza la edición genética de precisión, conocida como prime editing, para rastrear el linaje de las células dentro de un tumor. Este método consiste en insertar marcas genéticas cortas, compuestas por cinco bases de ADN, en el genoma de las células a lo largo del tiempo. Cada marca actúa como un código único que se acumula en las células a medida que se dividen, permitiendo a los investigadores reconstruir un árbol genealógico celular que revela cómo están relacionadas las células entre sí. A diferencia de métodos anteriores, que se limitaban a organismos modelo más simples como el gusano C. elegans, PEtracer combina este rastreo de linaje con información espacial, identificando dónde se encuentra cada célula dentro del tejido tumoral.

El estudio se centró en tumores metastásicos en pulmones de ratones, un modelo que simula el comportamiento de tumores humanos avanzados. Una vez que los tumores alcanzaron un tamaño suficiente, los investigadores recolectaron los tejidos y emplearon técnicas avanzadas de imagen y secuenciación de ARN unicelular para analizar tres dimensiones clave: el linaje de las células (su historia genética), su ubicación espacial dentro del tumor y su identidad molecular (determinada por los niveles de expresión de ARN). Esta integración de datos permitió a los investigadores no solo rastrear cómo las células se dividieron y se relacionaron entre sí, sino también entender cómo su posición dentro del tumor influía en su comportamiento.

El desarrollo de PEtracer requirió una colaboración interdisciplinaria única, combinando experiencia en ingeniería genética, biología del cáncer, imágenes avanzadas y modelado computacional. Como señala Weissman, la fuerza del proyecto radica en la capacidad del equipo para trabajar en conjunto, aprovechando las fortalezas individuales para crear una herramienta que es mucho más que la suma de sus partes. Este enfoque refleja la creciente importancia de la colaboración interdisciplinaria en la ciencia moderna, especialmente en campos tan complejos como la oncología.

Los resultados del estudio revelan que los tumores analizados estaban compuestos por cuatro “vecindarios” celulares distintos, cada uno con características únicas influenciadas por su ubicación dentro del tumor. Las células cercanas al pulmón, una región rica en nutrientes, mostraron la mayor “aptitud” (fitness), es decir, la tasa más alta de división celular a lo largo del tiempo. Esta aptitud está correlacionada con un crecimiento tumoral más agresivo, lo que sugiere que estas células son las principales impulsoras de la progresión del tumor.

Por otro lado, las células en el “borde líder” del tumor, la región más alejada del pulmón, eran más diversas y menos aptas. Debajo de este borde se encontraba una región de hipoxia (baja en oxígeno), probablemente compuesta por células que alguna vez estuvieron en el borde líder, pero que quedaron atrapadas en un entorno menos favorable. Entre estas regiones y las células cercanas al pulmón se encontraba el núcleo del tumor, una zona heterogénea con células vivas, muertas y restos celulares.

Un hallazgo clave fue que, en la mayoría de las regiones del tumor, las células de diferentes linajes estaban distribuidas de manera uniforme, lo que indica que el entorno local, más que la herencia genética, determinaba en gran medida su comportamiento. Por ejemplo, la expresión de genes relacionados con la aptitud, como Fgf1/Fgfbp1, estaba fuertemente influenciada por la ubicación de las células. Sin embargo, las células cercanas al pulmón también mostraban rasgos heredados, como la expresión del gen Cldn4, que les confería una ventaja competitiva. Este descubrimiento subraya la interacción compleja entre factores intrínsecos (genéticos) y extrínsecos (ambientales) en el crecimiento tumoral.

El desarrollo de PEtracer marca un cambio de paradigma en nuestra comprensión del cáncer. Al combinar el rastreo de linaje con datos espaciales y de expresión génica, esta herramienta permite a los investigadores desentrañar la heterogeneidad tumoral con una precisión sin precedentes. Este enfoque multidimensional revela no solo cómo se forman los tumores, sino también cómo las diferentes poblaciones celulares contribuyen a su agresividad y resistencia a los tratamientos. Como señala Kathryn Yost, una de las autoras del estudio, esta visión integral permite identificar las poblaciones celulares más agresivas, lo que podría guiar el desarrollo de terapias dirigidas específicamente a estas células.

El estudio también abre nuevas preguntas para la investigación futura. ¿Cómo podemos utilizar el conocimiento de los vecindarios tumorales para diseñar terapias que ataquen selectivamente las regiones más agresivas? ¿Es posible manipular el microambiente tumoral para reducir la aptitud de las células cancerosas? Además, la versatilidad de PEtracer sugiere que podría aplicarse a otros campos, como el desarrollo embrionario o la regeneración de tejidos, donde la relación entre el linaje celular y la ubicación espacial es igualmente relevante.

Para comprender la importancia de PEtracer, podemos comparar un tumor con una ciudad en expansión. Así como una ciudad está formada por barrios con características distintas —algunos prósperos, otros en declive, algunos céntricos y otros periféricos—, un tumor está compuesto por vecindarios celulares con roles específicos. PEtracer actúa como un urbanista que no solo mapea los barrios de la ciudad, sino que también rastrea la historia de sus habitantes, revelando cómo llegaron allí y qué factores los hicieron prosperar o languidecer. Esta analogía resalta la capacidad de PEtracer para capturar la complejidad del cáncer, desde la herencia genética de las células hasta las influencias de su entorno.

En un contexto más amplio, PEtracer se suma a una serie de avances tecnológicos que están transformando la oncología. Por ejemplo, herramientas como AlphaFold han revolucionado la predicción de estructuras proteicas, mientras que las terapias basadas en células CAR-T han demostrado el poder de la inmunoterapia. PEtracer complementa estas innovaciones al proporcionar una visión detallada de la dinámica tumoral, lo que podría facilitar el desarrollo de tratamientos más personalizados y efectivos.

A pesar de su potencial, la implementación de PEtracer enfrenta desafíos prácticos y éticos. La recopilación y análisis de datos a gran escala requieren infraestructura computacional avanzada, lo que podría limitar su accesibilidad en entornos con recursos limitados. Además, la aplicación de esta herramienta en humanos plantea cuestiones éticas, como la necesidad de garantizar que los datos genéticos se manejen de manera segura y privada.

Sin embargo, las oportunidades son inmensas. PEtracer no solo tiene el potencial de transformar la investigación del cáncer, sino también de servir como una plataforma para entrenar modelos de inteligencia artificial que predigan el comportamiento celular. Como señala Luke Koblan, otro autor del estudio, la herramienta está lista para ser aplicada a una amplia gama de preguntas en salud y enfermedad, desde el desarrollo embrionario hasta la biología de otros organismos modelo. Esta versatilidad podría acelerar descubrimientos en múltiples disciplinas, consolidando a PEtracer como un pilar de la biología moderna.

El desarrollo de PEtracer es un testimonio del poder de la colaboración interdisciplinaria y la innovación tecnológica para abordar problemas complejos como el cáncer. Al revelar cómo los factores genéticos y ambientales dan forma al crecimiento tumoral, esta herramienta ofrece una hoja de ruta para desarrollar terapias más precisas y efectivas. En un mundo donde el cáncer sigue siendo una de las principales causas de mortalidad, avances como este nos acercan a un futuro donde los tumores no solo se comprendan mejor, sino que también se combatan con mayor éxito.

El estudio también nos recuerda que la ciencia, en su esencia, es un esfuerzo por mapear lo desconocido. PEtracer no solo traza el árbol genealógico de las células tumorales, sino que también ilumina los caminos que podrían llevarnos a nuevas soluciones. A medida que los investigadores continúan explorando las aplicaciones de esta herramienta, es probable que veamos no solo avances en la lucha contra el cáncer, sino también una redefinición de cómo entendemos la biología en su conjunto.

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