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El monitoreo de la respuesta inmune a una terapia es complejo de analizar debido a la baja intensidad de la respuesta que se presenta en pacientes con cáncer o con otras enfermedades y la baja frecuencia del repertorio de linfocitos T específicos. Sin embargo, es una herramienta muy importante debido a que esto puede proveer información valiosa sobre el fenotipo y el funcionamiento de las células inmunes frente a un tumor, una infección o al envejecimiento. Con este conocimiento, es posible analizar detalladamente la respuesta inmune del paciente en todo el curso del tratamiento y observar si está funcionando o si es necesario realizar modificaciones.
En la última década, el desarrollo tecnológico enfocado en la determinación de la expresión individual de varias proteínas en cada célula ha favorecido el avance en tecnologías como la citometría de flujo multiparamétrica y recientemente la citometría de masas (Cytof). Estos avances han facilitado el entendimiento de las características y funciones de una gran complejidad de tipos celulares provenientes de diferentes tejidos. La citometría de flujo convencional se basa en la fluorescencia como mecanismo de medición a través de anticuerpos acoplados a fluorocromos con capacidades de 20 o más parámetros a una velocidad de más de 10.000 células por segundo.
Recientemente, la citometría de masas es una tecnología que fusiona la citometría de flujo y la espectrometría de masas (midiendo isótopos de metales pesados acoplado a anticuerpos) lo que permite expandir las capacidades de detección de 45 a 100 parámetros simultáneamente por cada célula. Estas tecnologías están revolucionando el estudio de los diferentes grupos celulares y su función. Sin embargo, tal nivel de complejidad está asociado a una mayor complejidad en la forma de analizar los datos, lo que ha impulsado el desarrollo de diversos algoritmos automatizados de análisis estadísticos y sistemas de visualización más robustos como viSNE[2], SPADE[3], X-shift, PhenoGraph y Citrus[4].
Teniendo en cuenta esto, el grupo de investigación ha implementado varios de estos sistemas de análisis y estamos validando su utilidad para el monitoreo del sistema inmune de pacientes con cáncer y otras enfermedades. En este proceso de validación, empleamos series de datos obtenidos por citometría de flujo multiparamétrica con más de 12 parámetros para monitorear diferentes respuestas de células del sistema inmune como linfocitos T y células presentadoras de antígeno (específicamente células dendríticas) en respuesta a la quimioterapia primaria con Doxorrubicina y Ciclofosfamida en pacientes recién diagnosticadas con cáncer de mama [5].
Actualmente, el sistema de análisis automatizado CITRUS, permite discriminar estadísticamente poblaciones celulares que difieren entre mujeres sanas y pacientes antes y posterior a la quimioterapia. Por lo anterior, hemos implementado CITRUS dentro de las herramientas de análisis. Entre los resultados que hemos podido definir en las muestras de pacientes con cáncer de mama, encontramos que mujeres antes de la quimioterapia presentan una deficiencia funcional de linfocitos T y que se recupera a niveles similares a las de mujeres sanas posterior al tratamiento con quimioterapia en combinación con inmunoterapia con células dendríticas (VAC), ver figura 1.
Esperamos que esta recuperación funcional se asocie a una adecuada respuesta clínica a largo plazo.
Figura 1. Ejemplo de análisis de linfocitos T que se ven favorecidos por una combinación de quimioterapia e inmunoterapia con células dendríticas. Análisis CITRUS de muestras de células inmunes ex-vivo en pacientes antes de la quimioterapia (PRE), pacientes posterior a la quimioterapia sin células dendríticas (no vacunadas - NV), pacientes posterior a la quimioterapia con células dendríticas (vacunadas - VAC) y mujeres sanas (HD). En la parte superior izquierda se muestra la abundancia relativa de una población celular que se caracteriza por tener un fenotipo (histogramas parte superior derecha) que representa una expresión de fondo (histograma azul) en comparación con el fenotipo del grupo (histograma rojo) en cada marcador (CD3, CD8, CD45RO, CD62L, CD25, y CD69 respectivamente). En la parte inferior se muestra la distribución de agrupamiento (jerarquía) de todas las poblaciones determinadas por CITRUS (cada uno de los círculos), la población resaltada en rojo pertenece al grupo descrito anteriormente, cada árbol muestra el nivel de expresión del marcador correspondiente de baja (azul) a alta expresión (amarillo). Bernal-Estévez – Artículo sometido.
Vea nuestros pósters:
● USEFULNESS OF AUTOMATED MULTIDIMENSIONAL FLOW CYTOMETRY ANALYSES FOR MONITORING THE STATUS OF T AND APC COMPARTMENTS IN BREAST CANCER PATIENTS UNDER NEOADJUVANT CHEMOTHERAPY.
● AN IMMUNE SURVEILLANCE MODEL TO MONITOR THE RESPONSE TO NEO-ADJUVANT CHEMOTHERAPY TREATMENT IN BREAST CANCER PATIENTS.
Referencias:
Princess Margaret Cancer Center. (2021). What is Immune Monitoring? Disponible en: https://www.pm-tumorimmunotherapyprogram.ca/what-is-immune-monitoring
Amir el, A.D., et al., viSNE enables visualization of high dimensional single-cell data and reveals phenotypic heterogeneity of leukemia. Nat Biotechnol, 2013. 31(6): p. 545-52.
Qiu, P., et al., Extracting a cellular hierarchy from high-dimensional cytometry data with SPADE. Nat Biotechnol, 2011. 29(10): p. 886-91.
Cheng, Y. and E.W. Newell, Deep Profiling Human T Cell Heterogeneity by Mass Cytometry. Adv Immunol, 2016. 131: p. 101-34.
Bernal-Estevez, D.A., et al., Monitoring the responsiveness of T and antigen presenting cell compartments in breast cancer patients is useful to predict clinical tumor response to neoadjuvant chemotherapy. BMC Cancer, 2018. 18(1): p. 77.
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