Los tumores, al igual que las especies de Darwin, evolucionan frente a presiones selectivas para sobrevivir y proliferar. Cada tumor es un conjunto complejo de células que no solo poseen una estructura única, sino que también presentan la capacidad de cambiar.
En la actualidad, las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrecen oportunidades sin precedentes para entender las reglas que rigen la progresión tumoral a niveles genéticos, epigenéticos, metabólicos y del microambiente.
Matthew G. Jones, profesor asistente en el Departamento de Biología del MIT, y en el Koch Institute for Integrative Cancer Research, busca utilizar enfoques computacionales para construir modelos predictivos, tratando de entender cómo los tumores evolucionan y resisten tratamientos, con el objetivo de mejorar los resultados para los pacientes. En esta entrevista, describe su trabajo actual.
Investigación sobre la progresión tumoral
Q: ¿Qué aspecto de la progresión tumoral estás explorando y caracterizando?
A: Un relato común en el cáncer es que los pacientes responden inicialmente a una terapia, pero eventualmente esa tratamiento deja de funcionar. Esto ocurre porque los tumores tienen una notable capacidad para evolucionar, lo que incluye cambios en su composición genética, dinámica celular y estructura. La evolución del tumor puede ser impredecible y, a menudo, es la razón por la que un paciente no puede superar la enfermedad.
Los tumores pueden ser considerados, por un lado, como sistemas desregulados y desorganizados, y por otro lado, como entidades que siguen una lógica interna en constante cambio. La tesis central de mi laboratorio es que los tumores siguen patrones estereotipados en el tiempo y el espacio, y esperamos utilizar tecnología computacional y experimental para descifrar los procesos moleculares que subyacen a estas transformaciones.
Uso de inteligencia artificial en la investigación
Estamos enfocados en una forma específica de evolución tumoral a través de una amplificación de ADN denominada ADN extracromosómico (ecDNA). Estos ecDNA se extraen del cromosoma, se circularizan y existen como un conjunto independiente de partículas de ADN en el núcleo.
Descubiertos inicialmente en los años 60, se pensaba que los ecDNA eran eventos raros en el cáncer. Sin embargo, con el uso de secuenciación de próxima generación en grandes cohortes de pacientes, se ha demostrado que las amplificaciones de ecDNA permiten a los tumores adaptarse más rápidamente a estrés y terapias, siendo más comunes de lo que se pensaba.
Hoy sabemos que estas amplificaciones están presentes en aproximadamente el 25% de los cánceres, especialmente en los más agresivos, como los de cerebro, pulmón y ovario. Estas amplificaciones cambian las reglas de evolución tumoral, acelerando el avance de la enfermedad de maneras sorprendentes.
Perspectivas sobre la comunidad del MIT
Q: ¿Qué te emocionó al unirte a la comunidad del MIT?
A: Me atrajo la integración de la excelencia en ingeniería y ciencias biológicas. En el Koch Institute, cada piso está diseñado para fomentar la interacción entre ingenieros y científicos básicos, y más allá del campus, podemos conectarnos con todas las empresas de investigación biomédica en el área de Boston.
Además, el MIT enfatiza la educación y el éxito estudiantil. Creo firmemente que la investigación académica se distingue de la industria porque es una labor de servicio que implica formar a la próxima generación de científicos. Mi misión es fomentar la excelencia en las disciplinas tecnológicas computacionales y experimentales, buscando colaboradores que resuelvan problemas complejos que requieren ambas disciplinas. El KI está diseñado para este tipo de laboratorio híbrido, donde mi laboratorio seco está junto al húmedo, lo que facilita la colaboración y refleja la visión general del KI.
