Publicado: noviembre 4, 2026, 1:15 pm
Fuente de la noticia : https://www.abc.es/salud/antidotos-publicos-cancer-biblioteca-genetica-saben-pescarlos-20261104200000-nt.html
Quienes investigan diseñando inmunoterapias personalizadas contra el cáncer se han topado siempre con un obstáculo: necesitaban extraer biopsias de tejido tumoral del paciente, aislar los linfocitos T e introducirlos en el laboratorio hasta lograr identificar qué moléculas son capaces de resetear el sistema inmunitario … para atacar al tumor. Sin embargo, la respuesta a este reto podría estar oculta a plena vista. ¿Dónde? En las —inmensas— bases de datos genómicas que la medicina acumula a diario en clínicas u hospitales.
Un equipo internacional de investigadores de las compañías BioNTech —la empresa biotecnológica alemana que desarrolló junto a Pfizer la primera vacuna ARN contra el covid-19—y Tempus AI ha demostrado que es posible emplear la minería e inteligencia de datos sobre registros de rutina clínica para descubrir receptores de células T con capacidad terapéutica. El trabajo se ha publicado en la revista ‘Science Translational Medicine’.
A partir de una base de datos que agrupaba información clínica y genómica de más de 150.000 pacientes con tumores avanzados de más de 30 tipos, los científicos desarrollaron un algoritmo capaz de cribar cerca de 26 millones de cadenas únicas de receptores inmunitarios. El objetivo era dar con receptores «públicos», es decir, estructuras de reconocimiento inmunológico idénticas o muy similares que compartan diferentes pacientes ante los mismos antígenos tumorales.
Una mina de datos inmunológicos
Los receptores de las células T actúan como la antena con la que el sistema inmunitario detecta los fragmentos de proteínas anómalas (antígenos) en la superficie celular. Hasta ahora se asumía que la inmensa mayoría de estos receptores eran «privados» e hiperespecíficos de un único individuo. Sin embargo, el análisis bioinformático reveló que las secuencias compartidas son más frecuentes de lo previsto y se pueden rastrear estadísticamente asociándolas a la presencia de mutaciones o virus concretos.
Identificaron 11 familias de receptores de células T públicos con alta capacidad de reconocimiento
La investigación identificó 11 familias de receptores de células T públicos con alta capacidad de reconocimiento frente a objetivos tumorales de gran relevancia clínica. Entre ellos figuran oncogenes clave como las mutaciones de KRAS —presentes en cáncer de páncreas, colon y pulmón—, el virus del papiloma humano (VPH) —responsable de tumores de cérvix y orofaringe— y el antígeno CT83, sobreexpresado en tumores de mama triple negativo y gástricos.
«Nuestros hallazgos demuestran que los repertorios inmunitarios derivados de los pacientes y capturados durante pruebas clínicas rutinarias representan un recurso valioso y en gran medida inexplorado para el descubrimiento de inmunoterapias contra el cáncer», concluyen los autores del estudio encabezados por Emily Jackson y Michael Rooney, investigadores de BioNTech.
Rigor bioinformático y validación en laboratorio
Para confirmar si los receptores hallados por la vía estadística tenían capacidad destructiva real contra el cáncer, los investigadores validaron experimentalmente 44 receptores en nueve dianas de antígeno y perfil inmunológico HLA. En ensayos in vitro, las células T equipadas con estos receptores identificados por análisis computacional destruyeron de forma eficaz líneas celulares tumorales que expresaban los niveles endógenos de la enfermedad.
En ensayos in vitro, las células T equipadas con estos receptores destruyeron de forma eficaz líneas celulares tumorales
El hallazgo abre la puerta a la creación de grandes «almacenes» de receptores precalculados y listos para su uso terapéutico, lo que evitaría las semanas de demora que exige la manufactura de tratamientos biológicos individualizados a partir de tejido congelado. Bastaría con cotejar el perfil genómico y el mapa de HLA del paciente en una base de datos para seleccionar el receptor público idóneo.
Los autores destacan además que la potencia predictiva de estas herramientas crece a medida que las bases de datos de oncología integran más casos, permitiendo detectar receptores públicos cada vez más raros pero igualmente eficaces.
