Investigadores del St. Jude Children’s Research Hospital han creado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA), para facilitar la clasificación de última generación de tumores cerebrales pediátricos mediante biopsia líquida.
Las biopsias líquidas, basadas en la detección de células tumorales circulantes o de ADN tumoral circulante en fluidos corporales, son una forma no invasiva de obtener información sobre la biología del cáncer. En el caso de los tumores cerebrales pediátricos, sin embargo, la escasa cantidad de ADN tumoral circulante supone una limitación tecnológica que ha impedido el uso generalizado de esta tecnología en los pacientes. Para solucionar este problema, investigadores del Hospital de Niños St. Jude, en colaboración con el Hopp Children’s Cancer Center Heidelberg (KiTZ), el Centro Alemán de Investigación Oncológica y otros centros internacionales, han creado un algoritmo predictivo basado en la metilación para tumores del Sistema Nervioso Central.
El algoritmo, denominado M-PACT, utiliza la inteligencia artificial para examinar el ADN libre circulante en el líquido cefalorraquídeo y clasificar molecularmente los tumores en función de su patrón de metilación del ADN. Este recurso, publicado en Nature Cancer, establece un nuevo estándar para el diagnóstico, el seguimiento del tratamiento y la vigilancia de los tumores cerebrales pediátricos.
En una convincente demostración de su funcionalidad, M-PACT ha identificado con éxito el 92 % de los tumores cerebrales en una prueba de referencia. También puede diferenciar las recaídas de los tumores secundarios y puede rastrear si un cáncer se está volviendo más agresivo o está respondiendo al tratamiento sin necesidad de información adicional. Más allá de los tumores cerebrales, M-PACT tiene el potencial de ser ampliamente aplicable a muchos tipos de cáncer.
“Se trata de un ensayo y un marco computacional de última generación que hemos optimizado y aplicado en una amplia gama de pacientes pediátricos con tumores cerebrales”, ha destacado Paul Northcott, director del Centro de Excelencia en Ciencias Neurooncológicas (CENOS) y miembro del Departamento de Neurobiología del Desarrollo, así como primer autor del trabajo.”M-PACT consiste en llevar la biopsia líquida a otro nivel en la neurooncología pediátrica y aplicar la tecnología en muchos escenarios clínicos diferentes”.
IA para llevar la biopsia líquida a otro nivel
Una función clave de las biopsias basadas en tejidos es describir los patrones de metilación del ADN, las modificaciones químicas del ADN que ayudan a regular la actividad genética. En el cáncer, estos patrones suelen volverse anormales de formas que actúan como una huella digital para tipos específicos de tumores, lo que guía a los médicos hacia la identidad del cáncer. Si bien esta estrategia es eficaz con muestras de biopsias de tejidos, los mismos clasificadores se quedan cortos en las biopsias líquidas.
“Tradicionalmente, los diagnósticos basados en la metilación para el ADN tumoral circulante utilizan clasificadores diseñados para el tejido tumoral, que tienen una mayor cantidad de ADN”, afirma la coautora principal Katie Han, estudiante de doctorado en la Escuela de Posgrado de Ciencias Biomédicas y el Departamento de Neurobiología del Desarrollo de St. Jude y candidata a doctora en Medicina en el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Tennessee. “Invertimos el flujo habitual y diseñamos M-PACT para el ADN tumoral circulante en sí mismo, con aplicabilidad al tejido, en lugar de al revés”.
M-PACT utiliza una novedosa estrategia de entrenamiento de redes neuronales profundas que emplea más de 5000 perfiles de metilación del ADN en aproximadamente 100 entidades tumorales. Esto eleva el análisis del ADN libre circulante basado en la metilación al nivel de los estándares actuales observados en las biopsias de tejido, e incluso lo supera.
“Desarrollamos M-PACT mezclando computacionalmente grandes conjuntos de datos de referencia con conjuntos de ADN libre normal”, explica el coautor principal, Kyle Smith, doctor en Neurobiología del Desarrollo. ”Lo entrenamos exhaustivamente y demostramos que incluso cantidades minúsculas de ADN libre circulante pueden clasificarse con precisión”.
Como prueba de concepto, los investigadores utilizaron M-PACT para realizar diagnósticos en el momento de la cirugía utilizando únicamente líquido cefalorraquídeo y demostraron su potencial uso durante el tratamiento y el seguimiento. “Si un tumor reaparece años más tarde, M-PACT puede determinar de forma fiable si se trata de una verdadera recaída o de una segunda neoplasia maligna”, afirma Northcott.
M-PACT ofrece una visión sin igual del microambiente del cáncer
La sensibilidad de M-PACT le permite ir más allá de las células tumorales para identificar tipos de células no cancerosas que contribuyen al microambiente tumoral. “La mayor parte del ADN del líquido cefalorraquídeo proviene de otra fuente, el «espacio negativo» del tumor, que antes ignorábamos”, afirma Smith. “Ahora podemos predecir qué fracción proviene de células T, células B u otras fuentes”.
Esto abre preguntas sobre cómo los cánceres manipulan las células normales y los microentornos, todo lo que interviene en la creación de la tormenta perfecta. “M-PACT nos proporciona una nueva lente para monitorizar la evolución de la enfermedad, especialmente durante la terapia, cuando no se suelen realizar muestras de tejido”, afirma Han. “Ahora podemos empezar a ver cómo cambian tanto el tumor como su microambiente con la presión terapéutica”.
M-PACT se puede aplicar de inmediato a los tumores cerebrales pediátricos. Además, Northcott confía en que su sólido marco ofrezca una amplia gama de posibles casos de uso. “Aunque lo hemos aplicado a los tumores cerebrales pediátricos, es evidente que también será útil en otros tumores sólidos y neoplasias hematológicas”, afirma. “La informática tendrá que crecer para clasificar todo el espectro de tipos de cáncer diagnosticados en niños, pero hemos desarrollado algo muy potente que probablemente se adoptará de forma más amplia en la comunidad”.
Artículo científico
Smith, K.S., Fischer, T.T., Han, K. et al. M-PACT leverages cell-free DNA methylomes to achieve robust classification of pediatric brain tumors. Nat Cancer. 2026. https://doi.org/10.1038/s43018-026-01115-4
Fuente
Classifying pediatric brain tumors by liquid biopsy using artificial intelligence. https://www.stjude.org/media-resources/news-releases/2026-medicine-science-news/classifying-pediatric-brain-tumors-by-liquid-biopsy-using-artificial-intelligence.html
