Hoy, la Agencia de Noticias Científicas y Tecnológicas de la Fundación Instituto Leloir dio a conocer la herramienta bioinformática MIXTURE, desarrollada por investigadores argentinos y de libre acceso a la comunidad científica, que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores y ayudar a explicar por qué en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el cáncer.

El mismo funciona a partir de un algoritmo basado en aprendizaje automático o machine learning que incorpora conceptos de ciencia de datos para optimizar el análisis de datos biológicos a nivel molecular.

Con MIXTURE, los investigadores analizaron datos de biopsias tumorales de cáncer de mama, pulmón, cabeza y cuello, melanoma, y colorrectal obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas; y encontraron asociaciones entre la proporción de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables clínicas y genéticas.

Para todos los tipos de cáncer, establecieron relaciones entre factores genéticos (que varían entre las personas) y el tipo y cantidad de células inmunes infiltradas en los tumores. Asimismo, determinaron de qué manera la asociación entre esas dos variables incidía, a favor o en contra, en la respuesta de los pacientes a las inmunoterapias. "Esta caracterización echa luz sobre potenciales terapias o estrategias de monitoreo del paciente", afirmó  la doctora en Biología Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del Instituto de Biología y Medicina Experimental (IBYME), dependiente del CONICET.

El estudio fue publicado en la revista Briefings in Bioinformatics" y de él también participaron Gabriel Rabinovich, Yamil Mahmoud, Florencia Veigas y Joaquín Merlo, del IBYME y del CONICET; Darío Rocha, de la Universidad Nacional de Córdoba; Hugo Lujan y Elmer Fernández del CIDIE y del CONICET; Matías Miranda, de la UCC; y Mónica Balzarini, del CONICET.