Heterogeneidad intratumoral: la piedra de Rosetta de la resistencia a la terapia, Guías, Proyectos, Investigaciones de Patología

¡Descarga Heterogeneidad intratumoral: la piedra de Rosetta de la resistencia a la terapia y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Patología solo en Docsity! Traducido del inglés al español - www.onlinedoctranslator.comCélula cancerosa RevisarHeterogeneidad intratumoral: la piedra de Rosetta de la resistencia a la terapiaandriy marusyk,1Michalina Janiszewska,2y Kornelia Polyak3,4,* 1Departamento de Fisiología del Cáncer, Centro de Cáncer e Instituto de Investigación H Lee Moffitt, Tampa, FL 33612, EE. UU. 2Departamento de Medicina Molecular, Instituto de Investigación Scripps, Júpiter, FL 33458, EE. UU. 3Departamento de Oncología Médica, Instituto del Cáncer Dana-Farber, Boston, MA 02215, EE. UU. 4Departamento de Medicina, Facultad de Medicina de Harvard, Boston, MA 02115, EE. UU. * Correspondencia:kornelia_polyak@dfci.harvard.edu https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.03.007 Los avances en nuestra comprensión de los mecanismos moleculares de la tumorigénesis se han traducido en terapias basadas en el conocimiento dirigidas contra objetivos de señalización oncogénicos específicos. Estas terapias a menudo inducen respuestas dramáticas en tumores susceptibles. Desafortunadamente, la mayoría de los cánceres avanzados, incluidos aquellos con respuestas iniciales sólidas, eventualmente adquieren resistencia a las terapias dirigidas y recaen. Aunque es más probable que las terapias basadas en el sistema inmunitario logren curaciones completas, la resistencia adquirida también sigue siendo un obstáculo para su éxito. La resistencia adquirida es la consecuencia directa de la heterogeneidad intratumoral preexistente y la diversificación continua durante la terapia, lo que permite que algunas células tumorales sobrevivan al tratamiento y facilita el desarrollo de nuevos fenotipos resistentes a la terapia. En esta revisión, discutimos las fuentes de heterogeneidad intratumoral y los enfoques para capturarla y tenerla en cuenta durante la toma de decisiones clínicas. Finalmente, describimos estrategias potenciales para mejorar los resultados terapéuticos al enfocarnos directamente en la heterogeneidad intratumoral.Fuentes de heterogeneidad intratumoral La heterogeneidad fenotípica celular dentro de los tumores es un fenómeno multifactorial complejo que integra insumos genéticos, epigenéticos y ambientales.Figura 1). Heterogeneidad genética La heterogeneidad genética es el aspecto más estudiado y mejor entendido de la heterogeneidad intratumoral (ITH), aunque nuestra comprensión aún está lejos de ser lo suficientemente completa (McGranahan y Swanton, 2017). A pesar de los crecientes desafíos, el enfoque centrado en los genes y las mutaciones sigue siendo el núcleo de la oncología molecular, y la mayoría de los investigadores del cáncer probablemente aún estarían de acuerdo con la famosa declaración de Bert Vogelstein: "La revolución en la investigación del cáncer se puede resumir en un solo frase: el cáncer es, en esencia, una enfermedad genética'' (Vogelstein y Kinzler, 2004). El descubrimiento de mutaciones genéticas asociadas a tumores y el cuestionamiento de su impacto funcional y clínico ha sido el foco principal de la investigación del cáncer en las últimas décadas, y la reciente revolución en las tecnologías de secuenciación de ADN permitió una gran cantidad de estudios que documentan una sorprendente heterogeneidad genética intratumoral. Aunque las células eucariotas replican su ADN con una fidelidad asombrosa, el mecanismo no está completamente libre de errores. Cada vez que una célula se divide, se introducen algunos errores mutacionales en forma de sustituciones de nucleótidos y pequeñas deleciones incluso en ausencia de mutágenos internos y externos.Zhang y Vijg, 2018). Debido a la renovación constante de las células tumorales y al gran tamaño de las poblaciones de células tumorales, algunos de estos golpes mutacionales estocásticos inevitablemente afectan genes con relevancia conocida para el cáncer, lo que lleva a la activación de oncogenes y la inactivación de supresores de tumores. Mientras que la suficiencia de estas tasas de error de replicación de referencia para dar cuenta de la carcinogénesis sigue siendo un tema de debate (Beckman y Loeb, 2006; Tomasetti y Vogelstein, 2015; Tomlinson et al., 1996), muchos tumores muestran mayores tasas de mutación, debido a un aumentoexposición externa o interna a mutágenos. Estos incluyen mutagénesis relacionada con UV en cánceres de piel; mutagénesis relacionada con el tabaco en cánceres orales, de pulmón y de vejiga; mutagénesis inducida por especies reactivas de oxígeno en una amplia gama de tumores malignos y defectos en los mecanismos de reparación del ADN, que se han detectado en ciertos tumores (p. ej., deficiencias en la reparación de errores de emparejamiento del ADN y vías APOBEC) (Alexandrov et al., 2013; Zorro et al., 2013; Kandoth et al., 2013). Las mutaciones genéticas a pequeña escala siguen siendo mejor comprendidas y más fáciles de estudiar, pero representan solo la punta del iceberg de la heterogeneidad genética. La gran mayoría de los cánceres humanos espontáneos muestran aneuploidía, que está relacionada con la inestabilidad cromosómica (CIN), una mayor tasa de errores mutacionales genómicos que implican pérdidas, ganancias y translocaciones de grandes fragmentos de ADN genómico (Bakhoum y Cantley, 2018). Las células aneuploides comúnmente emergen después de la duplicación del genoma completo (WGD) debido a la falla mitótica que conduce a la tetraploidización. Dewhurst et al., 2014). WGD es un evento temprano que se observa comúnmente en la mayoría de los tipos de cáncer humano y se asocia con un mal pronóstico.Bielski et al., 2018). En comparación con las mutaciones puntuales, es mucho más probable que estos eventos genómicos a gran escala afecten los fenotipos celulares. Aunque la aptitud celular reducida es el resultado más común de los cambios genómicos a gran escala, la CIN permite tasas mucho más rápidas de diversificación genómica, lo que acelera la evolución durante el desarrollo del tumor y las terapias contra el cáncer.Tang y Amón, 2013). Al mismo tiempo, las células aneuploides también influyen en su microambiente y pueden desencadenar una respuesta inmunitaria antitumoral específica, que a su vez puede facilitar la evasión inmunitaria a través de la regulación al alza de los mecanismos supresores inmunitarios. Senovilla et al., 2012). La relevancia funcional de la heterogeneidad genómica en la progresión tumoral y la resistencia a la terapia sigue siendo poco conocida. El enfoque predominante es reducir el impacto de las ganancias a gran escala a los cambios en el número de copias (y la expresión relacionada).Célula cancerosa37, 13 de abril de 2020ª2020 Elsevier Inc.471 Célula cancerosa Revisar Figura 1. Fuentes de heterogeneidad intratumoral La heterogeneidad intratumoral representa la integración de entradas de heterogeneidad genética, fenotípica y microambiental, lo que a su vez aumenta las probabilidades de preexistencia de subpoblaciones tolerantes y resistentes, y la capacidad de desarrollar nuevas adaptaciones.cambios) de genes "conductores" individuales, con funciones celulares conocidas. Aunque en casos de pérdida completa de alelos funcionales o amplificación masiva focal este enfoque está justificado, en muchos casos el impacto de la alteración del número de copias en la expresión de un gen individual es relativamente sutil. La mayoría de estos grandes cambios genómicos involucran muchos genes, lo que genera impactos significativos en las redes reguladoras de genes, que no pueden reducirse a "impulsores" individuales.Tang y Amón, 2013). Además, a diferencia de las mutaciones puntuales, que casi siempre son irreversibles, el número de copias de ADN a gran escala y las variaciones estructurales (con la excepción de las deleciones homocigóticas) suelen ser mucho menos estables, debido a tasas mucho más altas de mutaciones genómicas en las células cancerosas aneuploides ( 10-2por cromosoma por generación versus 10-7 por gen por división celular) (Lengauer et al., 1997), lo que podría complicar significativamente los análisis de reconstrucción subclonal. En particular, los análisis cariotípicos revelaron una variabilidad significativa de célula a célula en el número de cromosomas en líneas celulares de cáncer que mantuvieron cariotipos promedio ostensiblemente estables.Li et al., 2009). La inestabilidad de las variaciones del número de copias es más pertinente para el ADN extracromosómico (ADNec), que se ha demostrado que media la herencia de muchos genes impulsores en múltiples tipos de cáncer.deCarvalho et al., 2018; Turner et al., 2017; Verhaak et al., 2019). Al igual que los plásmidos en las bacterias, esta herencia extracromosómica permite la amplificación focal masiva de un oncogén, al tiempo que evita las penalizaciones de aptitud asociadas con cambios genómicos en piezas más grandes de ADN. Mientras que los mecanismos exactos y los patrones de herencia quedan por dilucidar, incluso la distribución completamente estocástica de ecDNA puede acelerar drásticamente la evolución del tumor y la ITH.Verhaak et al., 2019). Aunque la heterogeneidad genética dentro de las poblaciones de células tumorales está formada por varios mecanismos de diversificación genética descritos anteriormente, generalmente se cree que carecen de un poderoso mecanismo de diversificación observado en poblaciones naturales en todos los taxones de la vida: la recombinación (para)sexual. Sin embargo, la suposición de la asexualidad estricta de los cánceres podría ser incorrecta.472Célula cancerosa37, 13 de abril de 2020Varias publicaciones, así como nuestro trabajo no publicado, han documentado evidencia de fusiones celulares espontáneas entre células cancerosas genéticamente distintas, o entre células cancerosas y no cancerosas dentro del microambiente tumoral (Gast et al., 2018; Jacobsen et al., 2006; Lu y Kang, 2009). Los genomas de las células poliploides a menudo son inestables (Duelli et al., 2007; Storchova y Pellman, 2004), lo que podría conducir a una diversificación adicional asociada con la reducción de la ploidía, similar a un transportador de ploidía mediado por fusión en hepatocitos maduros (Duncan et al., 2010) o recombi-nación observada enCandida albicans(Zhang et al., 2015). Dado que la base mecánica de las fusiones celulares espontáneas sigue estando poco explorada, no está claro si está relacionada con el fenómeno de célula en célula, el canibalismo celular y la entosis que se han observado en numerosos tipos de cáncer en diversas condiciones de estrés.Fais y Overholtzer, 2018). Considerando que la relevancia de este fenómeno observado experimentalmente es de difícil acceso en tumores primarios (aparte de los casos de tumores en receptores de trasplantes de tejido, como se describe en informes de casos de receptores de trasplante de médula ósea) (LaBerge et al., 2017; Lázova et al., 2013), el modelado matemático sugiere que la recombinación mediada por fusión puede mejorar aún más la diversidad en las poblaciones de células tumorales ( Miroshnychenko et al., 2020). Una de las razones por las que el progreso ha sido bastante lento en la comprensión de los vínculos entre la heterogeneidad genética y la evolución tumoral es la escasez de modelos experimentales adecuados que reproduzcan el ITH de los tumores humanos. Los modelos de ratones modificados genéticamente (GEMM) convencionales están dominados por aquellos impulsados por poderosas combinaciones de mutaciones dentro de una sola célula, lo que proporciona sistemas experimentales convenientes y reproducibles para estudiar los mecanismos moleculares. Sin embargo, estos modelos rara vez muestran el grado de heterogeneidad genética celular y subclonal que se observa en los cánceres espontáneos. Sin embargo, los GEMM de próxima generación están diseñados para imitar con mayor precisión los cánceres humanos, incluido el ITH (Kersten et al., 2017). Entre otros, el modelo de ratón KPC de adenocarcinoma pancreático (PAD) impulsado por transgenes mutantes Kras y Trp53 muestra una amplia heterogeneidad subclonal impulsada en gran medida por alteraciones del número de copias a gran escala dirigidas a genes con relevancia funcional conocida en PAD humano (Niknafs et al., 2019). Otro enfoque prometedor basado en GEMM para comprender el impacto de ITH es combinar impulsores oncogénicos de baja penetrancia con una fuente de diversificación genética, como los transposones de la Bella Durmiente (Mann et al., 2016). El uso de tales modelos permitirá estudios más detallados que evalúen la relevancia funcional de las interacciones subclonales en Célula cancerosa RevisarPor ejemplo, en el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC), la evaluación de mutaciones y la diversidad de TCR en diferentes regiones del mismo tumor demostró que la abundancia de TCR ubicuos intratumorales expandidos está asociada con el número de mutaciones no sinónimas (Joshi et al., 2019). Al mismo tiempo, el número de TCR regionales expandidos se correlacionó con el número de mutaciones regionales no sinónimas. En metástasis de cáncer de ovario seroso, CD8 epitelial más alto+ La infiltración de células T se asoció con menor ITH tumoral, presumiblemente debido a la eliminación inmunomediada de ciertos subclones presentes como subpoblaciones menores.Zhang et al., 2018). Se ha demostrado que los neoepítopos subclonales son más inmunogénicos que los clonales.Jiménez-Sánchez et al., 2017), lo que podría explicar estos resultados. En algunos casos, la evasión inmunitaria se debió a la pérdida de heterocigosidad de HLA (antígeno leucocitario humano) en las células tumorales junto con la regulación al alza de los inhibidores del punto de control inmunitario. Curiosamente, mientras que las regiones tumorales con niveles elevados de CD8+y CD4+ Las densidades de células T tenían una alta diversidad de TCR, esto no se asoció con ITH de células tumorales, lo que implica que la heterogeneidad celular de células T y células tumorales está relacionada pero tiene características distintas. Por lo tanto, los fenotipos de las células tumorales están formados por una integración de insumos genéticos, epigenéticos y microambientales.Figura 1). Si bien hemos presentado estas entradas por separado, están muy interrelacionadas. Por ejemplo, la inflamación microambiental se ha relacionado con un aumento de la NIC y una mayor plasticidad epigenética. Colotta et al., 2009; Grivennikov et al., 2010; Korkaya et al., 2011). Por otro lado, CIN se ha relacionado con la inducción de señalización inflamatoria a través de la vía antiviral cGAS-STING (Bakhoum y Cantley, 2018), modulando así los microambientes, incluidas las respuestas inmunitarias. El ITH fenotípico resultante se traduce en heterogeneidad en la sensibilidad de las células tumorales a los fármacos anticancerosos y la inmunidad citotóxica. Además, algunas de las características heterogéneas del microambiente tumoral pueden modular directamente las respuestas terapéuticas, como se describe a continuación. Evaluación cuantitativa de ITH ITH en muestras de tejido Aunque todos los tipos de ITH se han relacionado con malos resultados en los pacientes y resistencia terapéutica en muchos tipos de tumores diferentes, la evaluación de la heterogeneidad en muestras de tejido humano sigue siendo un desafío importante, lo que explica en parte por qué la ITH todavía no se usa comúnmente para guiar las decisiones clínicas. Uno de los mejores ejemplos de esto es ITH paraERBB2(que codifica la amplificación de HER2) en el cáncer de mama HER2+ impulsado por la señalización oncogénica de HER2. Las terapias dirigidas a HER2 han tenido mucho éxito para los tumores HER2+, pero solo son eficaces cuando las células tumorales expresan uniformemente y dependen de HER2. Sin embargo, en muchos casos la expresión de HER2 y ERBB2la amplificación no es homogénea dentro de los tumores y esto se ha asociado con una supervivencia libre de enfermedad más corta.Centeno et al., 2018). Evaluación del estado de HER2 mediante inmunohistoquímica y fluorescenciaen el lugarLa hibridación (FISH) se ha utilizado durante mucho tiempo en la clínica para la identificación de pacientes que probablemente se beneficiarán de las terapias dirigidas a HER2. Sin embargo, debido al creciente reconocimiento de ITH, también se ha incorporado al informe la heterogeneidad de HER2, definida como positividad de HER2 por FISH en >5 % y <50 % de las células tumorales. Teniendo en cuenta que el estado de HER2 se determina mediante el conteo automático de la señal FISH en 50 células individuales, este ensayo podría ampliarse con relativa facilidad a una evaluación más cuantitativa de la actividad celular.heterogeneidad para HER2, y varios ensayos clínicos están en curso (NCT02326974) para determinar si esto podría mejorar potencialmente el manejo clínico de los pacientes. El análisis preliminar de los datos sugiere que los pacientes con mayor heterogeneidad celular antes del tratamiento paraERBB2amplificación tienen menos probabilidades de tener una respuesta patológica completa al tratamiento neoadyuvante con pertuzumab y T-DM1 (Filho et al., 2019). La evaluación cuantitativa de la variación de célula a célula en la expresión de un objetivo terapéutico a nivel de proteína es mucho más difícil de evaluar, ya que generalmente se mide mediante inmunotinción y los patólogos la califican manualmente. La discordancia de puntuación entre individuos y la variación entre diferentes lotes de tinción contribuyen a un informe limitado de la heterogeneidad observada. Sin embargo, los avances tecnológicos en técnicas de inmunotinción multiplex, patología digital y aprendizaje automático están allanando el camino para un informe más preciso de ITH. La disminución de la expresión del objetivo es solo uno de los muchos mecanismos por los cuales los tumores evaden la terapia. Muchos mecanismos de resistencia conocidos están relacionados con alteraciones genéticas que se identifican en base a análisis imparciales de todo el genoma. Se han desarrollado varios enfoques computacionales para utilizar la frecuencia de lectura de secuenciación de próxima generación para evaluar ITH e inferir la evolución clonal de un tumor. La secuenciación multirregional de carcinoma renal, glioblastoma y cáncer de pulmón mostró una divergencia significativa entre distintas áreas del mismo tumor.Gerlinger et al., 2012; Thrane et al., 2018; Yates et al., 2015; Zhang et al., 2014). Aunque se pueden trazar trayectorias evolutivas entre distintos clones en diferentes sitios, queda por determinar el beneficio clínico de estos análisis. El costo relativamente alto de la secuenciación del exoma dificulta la realización de estos análisis para todos los pacientes. En 2014 se inició un gran ensayo clínico (NCT01888601) para pacientes con NSCLC, con el objetivo de obtener muestras multirregionales y longitudinales de tumores primarios y recurrentes para determinar el impacto de la ITH en los resultados clínicos. Los resultados iniciales de este estudio muestran que la ITH para las alteraciones del número de copias y la inestabilidad genómica se asocian con un mayor riesgo de recurrencia o muerte.Jamal-Hanjani et al., 2017). Además, la heterogeneidad de las células inmunitarias dentro de los tumores apunta a una correlación entre la clonalidad de las células T y la diversidad de antígenos tumorales en diferentes regiones del mismo tumor.Rubén et al., 2017). Se requerirán avances que conduzcan a una disminución de los costos de secuenciación y un análisis bioinformático simplificado para el uso más generalizado de enfoques de todo el genoma para la evaluación de ITH de rutina para el pronóstico del paciente. El muestreo regional de tumores heterogéneos sigue siendo uno de los mayores desafíos en el diagnóstico clínico. En ciertos tipos de tumores, como el cáncer de pulmón o de mama, se pueden tomar biopsias de varias regiones distintas. Sin embargo, en el glioblastoma y el cáncer de páncreas, la recolección adicional de muestras se asocia con un mayor riesgo para el paciente. La secuenciación multirregional ha mostrado invariablemente heterogeneidad regional en diferentes tipos de tumores, lo que plantea muchas preguntas. ¿Qué tan representativa es una sola biopsia? ¿Cuántas biopsias necesitaríamos recolectar para cubrir el grado de heterogeneidad de un tumor grande altamente agresivo? Una herramienta importante para abordar estos problemas aparentemente imposibles es la "biopsia líquida": tomar muestras de sangre y otros fluidos corporales. ITH en biopsias líquidas La sangre extraída de pacientes con cáncer contiene células tumorales circulantes (CTC) y ADN tumoral circulante (ctDNA) (Rossi e Ignatiadis, 2019). Las biopsias líquidas pueden repetirse fácilmente semanalmente oCélula cancerosa37, 13 de abril de 2020475 Célula cancerosa Revisar Figura 3. Evolución de la Resistencia Terapéutica Es probable que los tumores primarios heterogéneos contengan subpoblaciones de células cancerosas con resistencia parcial o total preexistente a la terapia debido a mecanismos genéticos o epigenéticos. Genéticamente, las células cancerosas resistentes también pueden superar a las persistentes epigenéticamente plásticas, en parte debido a las alteraciones inducidas por la terapia. La interacción con el microambiente también contribuye a la heterogeneidad fenotípica y la resistencia terapéutica asociada dentro de los tumores. En la mayoría de los tumores en etapa avanzada, es probable que haya resistencia tanto genética como epigenética, lo que lleva a múltiples mecanismos de resistencia diferentes.cada dos semanas, lo que permite un seguimiento longitudinal sin precedentes del cáncer. El análisis de alteraciones genómicas presentes en CTC o ctDNA se ha utilizado con éxito para seguir la respuesta a la terapia a lo largo del tiempo e identificar la resistencia en la mama.Aceto et al., 2014; Dawson et al., 2013), colon (Misale et al., 2012; Siravegna et al., 2015), y pulmón (Anagnostou et al., 2019) cáncer. Además, las muestras de sangre también se pueden utilizar para evaluar la heterogeneidad del repertorio de receptores de antígenos de células T, lo que podría ayudar al diseño de inmunoterapias de células T adoptivas más eficaces y al seguimiento de su eficacia. El paradigma de la biopsia líquida también se aplicó al líquido cefalorraquídeo (LCR) de pacientes con tumores cerebrales. Aunque no es tan fácil como la extracción de sangre, el ctDNA en el LCR se asocia con la progresión del glioma y una supervivencia más corta. Un estudio reciente ha demostrado que el ctDNA del LCR recapituló el genotipo de la biopsia tumoral y, por lo tanto, podría usarse para el control de la terapia dirigida por el genotipo.Miller et al., 2019). Sin embargo, la eliminación de CTC y ctDNA en el torrente sanguíneo no se comprende completamente ni es uniforme en todos los pacientes. Se requieren estudios adicionales para diseccionar la biología de la CTC y el desprendimiento de ADN tumoral y para determinar qué tan bien el ctDNA representa los perfiles tumorales para validar la biopsia líquida como una forma segura y sólida de monitorear los cambios en ITH durante el tratamiento. Perfilado de una sola celda En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de secuenciación unicelular ha permitido estudios de ITH con mayor resolución. Ahora se pueden codificar y perfilar miles de células, lo que revela subpoblaciones fenotípicas o genéticamente distintas presentes en un tumor. La heterogeneidad fenotípica también se puede evaluar mediante la alta capacidad de multiplexación de citometría-tiempo de vuelo (Spitzer y Nolan, 2016), imágenes de haces de iones multiplexados (MIBI) (Ángelo et al., 2014) e inmunofluorescencia cíclica (cycIF) (Lin et al., 2015) técnicas que permiten la cuantificación de la expresión de múltiples proteínas en células individuales. La ventaja de MIBI y cycIF es que se realizan en muestras de tejido intacto manteniendo la topología tumoral y el contexto celular. Aunque todas estas técnicas son muy útiles para identificar distintas subpoblaciones de células, especialmente en el microambiente tumoral, es mucho más476Célula cancerosa37, 13 de abril de 2020más difícil desconvolucionar claramente los fenotipos complejos de las células tumorales. En el caso de los tumores cerebrales, el perfil de una sola célula reveló cuatro estados principales asociados con distintas vías de desarrollo secuestradas por las células cancerosas ( Neftel et al., 2019; Patel et al., 2014). Sin embargo, en muchos otros tipos de tumores estas distinciones no son tan claras.Sin embargo, la diversidad fenotípica puede brindar más información sobre los cambios genéticos y epigenéticos asociados con el tratamiento, ya que la terapia tiene un efecto más inmediato sobre los fenotipos celulares. Debido a que la resistencia a los medicamentos puede ocurrir a través de diferentes mecanismos debido a la heterogeneidad genética, epigenética y fenotípica.figura 3), se necesitarían multiómicas unicelulares y desconvolución paralela de todos los rasgos de las células cancerosas individuales para integrar todas las variables. Los primeros enfoques de integración de medidas genéticas y epigenéticas en resolución de una sola célula muestran que la plasticidad transcripcional y epigenética de ciertas subpoblaciones puede estar asociada con su historia de linaje y la mutación impulsora subyacente. Gaiti et al., 2019). Los enfoques multiómicos ciertamente conducirán a una mejor comprensión de la compleja biología del ecosistema tumoral. Sin embargo, es probable que también se necesiten enfoques más específicos para identificar variables clínicamente relevantes. Heterogeneidad en la resistencia a la terapia La mayoría de los cánceres metastásicos avanzados siguen siendo incurables, incluso en aquellos casos en los que las terapias disponibles son capaces de eliminar la gran mayoría de las células tumorales. La ITH preexistente aumenta las probabilidades de que al menos algunas células tumorales sobrevivan a la eliminación inducida por la terapia, mientras que la diversificación continua de los fenotipos de células tumorales durante el tratamiento permite que las células tumorales se adapten a las presiones selectivas impuestas por la terapia, lo que conduce ade novo resistencia y eventual recaída. Aquí, discutimos el impacto de la ITH en la resistencia a los dos tipos de terapias más prometedoras y efectivas (cuando se combinan adecuadamente): terapias dirigidas e inmunoterapias, las cuales se combinan comúnmente con quimioterapia. Se ha demostrado que la ITH está asociada con un mal resultado y una menor respuesta al tratamiento del cáncer por parte de múltiples grupos en múltiples tipos de cáncer humano, lo que implica un papel universal en la resistencia terapéutica.Almendro et al., 2014; Morris et al., 2016). Heterogeneidad en la terapia dirigida a la resistencia a la terapia Los inhibidores de molécula pequeña, dirigidos contra la señalización anormal de quinasas mutadas, se usan comúnmente como terapias de primera línea para los cánceres con lesiones conductoras farmacológicas, como los cánceres de pulmón. Célula cancerosa Revisarcon mutaciones en el receptor del factor de crecimiento epidérmico (EGFR) y la quinasa del linfoma anaplásico (ALK), o melanomas con BRAF mutante (Zhang et al., 2009). A pesar de las respuestas tumorales iniciales a menudo espectaculares y del desarrollo continuo de inhibidores más eficientes, la resistencia surge casi inevitablemente en los cánceres metastásicos avanzados. En muchos casos de recaída clínica, la resistencia se asocia con mutaciones genéticas específicas, como la amplificación genómica del objetivo de la terapia, mutaciones puntuales que reducen alostéricamente la capacidad del fármaco para bloquear la actividad enzimática o la amplificación/mutación de otros genes, lo que permite que las células tumorales para mantener la señalización oncogénica (Lovly y Shaw, 2014). Se considera que la mayoría de estos cambios mutacionales son suficientes para conferir resistencia completa, lo que subyace a la recaída clínica. En este caso, la probabilidad de preexistencia ode novola resistencia podría inferirse utilizando modelos matemáticos, que involucran el tamaño de la población objetivo (cantidad de células tumorales capaces de autorrenovarse), la probabilidad mutacional y las tasas de proliferación/muerte (Bozic et al., 2013; Foo y Michor, 2014; Wodarz y Komarova, 2005). La evaluación de tumores en diferentes etapas de progresión y la construcción de modelos matemáticos basados en estos datos también podrían usarse para predecir probables caminos evolutivos de tumores hacia la resistencia (Angelova et al., 2018; Khan et al., 2018). Sin embargo, la realidad podría ser más complicada, ya que el desarrollo de la resistencia podría ser multifactorial (Hong et al., 2019; Shaffer et al., 2017; Vander Velde et al., 2019), en cuyo caso la diversidad preexistente y la diversificación en curso, que alimentan la selección natural, en lugar de la presencia de mutaciones específicas, podrían ser esenciales para la evolución de la resistencia (Merlo et al., 2006). La relación entre la diversidad genética y la evolución es más complicada para las variaciones del número de copias debidas a CIN: si bien proporciona una poderosa fuente de diversificación, la mayoría de los cambios cromosómicos a gran escala son desventajosos (Tang y Amón, 2013). Tanto los estudios experimentales como el análisis de datos clínicos respaldan la existencia de un "punto ideal" de diversidad relacionada con la NIC, donde los niveles intermedios, que equilibran la capacidad de evolución con la capacidad de mantener la aptitud de las poblaciones de células tumorales, son los más peligrosos (Andor et al., 2016; Godek et al., 2016). Es muy probable que esta restricción no se aplique a los cambios en el número de copias mediados por ecDNA, lo que evita el costo de aptitud de los cambios cromosómicos a gran escala, al tiempo que proporciona un mecanismo de diversificación enfocado altamente dinámico, que permite que las poblaciones de células tumorales encuentren rápidamente el óptimo bajo las presiones de selección impuestas por la terapia. (Nathanson et al., 2014). A pesar de la clara evidencia de mecanismos genéticos de resistencia, en muchos casos no se pudieron identificar impulsores genéticos conocidos. Considerando que es formalmente posible que la resistencia en estos casos pueda atribuirse a mutaciones no caracterizadas, la similitud de tiempos de remisión prolongados, y un creciente cuerpo de evidencia experimental sugiere que la resistencia puede surgir a través de mecanismos epigenéticos, que implican cambios semiestables en la expresión génica mediados por la cromatina remodelación (Hinohara et al., 2018; Knoechel et al., 2014; Liau et al., 2017; Risom et al., 2018; Sharma et al., 2010; Shu et al., 2016). Un artículo seminal deSharma et al. (2010)implicaba una transición epigenética estocástica y reversible hacia un estado fenotípico distinto tolerante a los fármacos, lo que permitía que las células tumorales sobrevivieran a la terapia, pero eran incapaces de respaldar tasas de crecimiento netas positivas sólidas para impulsar la recaída del tumor. Una serie de estudios posteriores demostraron la relevancia de este fenómeno para múltiples modalidades terapéuticas a través de muchostipos de cáncer, incluidos los tumores de mama y de cerebro ( Hinohara et al., 2018; Hong et al., 2019; Knoechel et al., 2014; Liau et al., 2017; Risom et al., 2018; Sharma et al., 2010; Shu et al., 2016). Al menos en algunos casos, la transición fenotípica hacia la tolerancia al fármaco puede ser inducida por el tratamiento (Goldman et al., 2015; Pisco y Huang, 2015), aunque es probable que la capacidad de experimentar una transición fenotípica se limite solo a ciertas subpoblaciones de células tumorales (Hong et al., 2019; Shaffer et al., 2017). La tolerancia a los medicamentos a menudo se considera un estado fenotípico distinto y bien definido que podría definirse por fundamentos moleculares similares en múltiples tipos de cáncer, como la dependencia de ciertas vías metabólicas.Hangauer et al., 2017). Sin embargo, nuestros estudios basados en el rastreo de linaje revelaron que la tolerancia hacia los inhibidores de ALK se desarrolla a partir de subpoblaciones preexistentes heterogéneas que difieren en su capacidad para sobrevivir o crecer bajo diferentes inhibidores (Vander Velde et al., 2019). Asimismo, la heterogeneidad fenotípica funcional se ha implicado recientemente en la quimiorresistencia en los cánceres de páncreas.Set et al., 2019), lo que sugiere que la tolerancia podría reflejar ITH en general, en lugar de un estado fenotípico bien definido. Al mismo tiempo, ciertos estados epigenéticos pueden conferir una resistencia a los medicamentos "universal". Por ejemplo, la alta expresión y actividad de la familia KDM5 de histona desmetilasas se ha relacionado con múltiples tipos diferentes de resistencia terapéutica en múltiples tipos de cáncer. En el cáncer de pulmón, la alta expresión de KDM5A está asociada con la resistencia al inhibidor de EGFR (Sharma et al., 2010); en el melanoma, las células inactivas requeridas para la propagación del tumor que también desempeñan un papel en la resistencia a los agentes quimioterapéuticos y los inhibidores de BRAF tienen niveles altos de KDM5B (Roesch et al., 2013). Un estudio reciente sobre el cáncer de mama que investiga los mecanismos por los cuales la actividad alta de KDM5B conduce a la resistencia endocrina determinó que los niveles más altos de KDM5B están asociados con una mayor heterogeneidad transcriptómica de célula a célula.Hinohara et al., 2018). Por lo tanto, los reguladores epigenéticos mutantes y expresados anormalmente pueden influir en la progresión tumoral y las respuestas terapéuticas a través de su efecto sobre la heterogeneidad fenotípica y epigenética celular y, por lo tanto, pueden representar buenos agentes de combinación incluso si su eficacia como agente único es modesta. Mientras que la tolerancia al fármaco es probablemente responsable de la capacidad de las células tumorales para sobrevivir a la terapia, lo que lleva a una enfermedad residual mínima, la recaída clínica requiere la adquisición de fenotipos de resistencia más fuertes, capaces de mantener un crecimiento tumoral positivo neto en presencia de tratamiento. La resistencia de buena fe puede desarrollarse a partir de células tolerantes a los fármacos a través de la adquisición de nuevas mutaciones genéticas, lo que requiere una nueva diversificación genética.figura 3). Cabe destacar la adquisición deEGFRLas mutaciones del guardián T790M por células tolerantes conducen a fenotipos de células tumorales más robustos. Estas células son menos sensibles a los inhibidores de EGFR de tercera generación dirigidos a T790M en comparación con las mutaciones de T790M en el contexto de células vírgenes a la terapia (Hata et al., 2016). Al mantener un reservorio de células tumorales viables, la tolerancia permite la adquisición de múltiples mecanismos de resistencia distintos, lo que favorece una recaída más heterogénea, lo que reduce las posibilidades de éxito de la terapia de segunda línea. De manera similar, en los carcinomas colorrectales, el tratamiento con inhibidores de EGFR y BRAF regula a la baja las vías de reparación del ADN y regula al alza las polimerasas propensas a errores en las células persistentes tolerantes a los fármacos, lo que aumenta las tasas de mutación y la probabilidad de resistencia.Russo et al., 2019).Célula cancerosa37, 13 de abril de 2020477 Célula cancerosa Revisar2019; Hinohara et al., 2018; Liau et al., 2017). Aunque las estrategias actuales se centran principalmente en los efectos citotóxicos/citostáticos a corto plazo de los fármacos, podría justificarse la consideración de los efectos a más largo plazo, mediados por la reducción de la ITH, incluso cuando los agentes no son efectivos a corto plazo. La reducción de la heterogeneidad microambiental también podría ser beneficiosa, tanto a corto como a largo plazo. Aunque los agentes antiangiogénicos no cumplieron con la promesa inicial de eliminar los tumores bloqueando su acceso a oxígeno/nutrientes, la idea inversa (normalizar la vasculatura sanguínea usando dosis más bajas de fármacos antiangiogénicos) aún podría resultar clínicamente útil (Jainista, 2014). Además de mejorar la administración de fármacos, que actualmente es el principal fundamento de la estrategia, la normalización de la vasculatura sanguínea también podría reducir la heterogeneidad del microambiente, al mismo tiempo que inhibe la selección de subpoblaciones más invasivas y agresivas ( Robertson-Tessi et al., 2015). Observaciones finales A pesar de la reciente explosión de interés hacia la evolución del cáncer y la ITH, nuestro conocimiento en esta área sigue siendo rudimentario. Pasar de estudios observacionales a una comprensión más profunda de la TI y el uso de este conocimiento para mejorar los resultados clínicos requeriría no solo el desarrollo de metodologías novedosas para cuantificar diferentes tipos de TI, sino también nuevos marcos para conceptualizar e integrar este conocimiento. Lograr estos objetivos requeriría pasar de enfoques reduccionistas de oncología molecular a estudios multidisciplinarios, lo que implicaría una integración significativa de observaciones clínicas, análisis bioinformáticos y enfoques de biología de sistemas con modelos experimentales y matemáticos. EXPRESIONES DE GRATITUD Agradecemos a la Dra. Daria Miroshnychenko por su ayuda con el diseño de la Figura 2. Este trabajo fue apoyado por el Instituto Nacional del Cáncer R35CA197623 (para KP), R00CA201606 (para MJ), Susan G. Komen Breast Cancer Foundation CCR17481976 (para AM) y el Fundación para la Investigación del Cáncer de Mama (a KP). DECLARACIÓN DE INTERESES KP es miembro de los consejos asesores científicos de Farcast Biosciences y Acrivon Therapeutics. REFERENCIAS Aceto, N., Bardia, A., Miyamoto, DT, Donaldson, MC, Wittner, BS, Spencer, JA, Yu, M., Pely, A., Engstrom, A., Zhu, H., et al. (2014). Los grupos de células tumorales circulantes son precursores oligoclonales de la metástasis del cáncer de mama. Célula 158, 1110–1122. Alexandrov, LB, Nik-Zainal, S., Wedge, DC, Aparicio, SA, Behjati, S., Biankin, AV, Bignell, GR, Bolli, N., Borg, A., Borresen-Dale, AL, et al. . (2013). Firmas de procesos mutacionales en el cáncer humano. Naturaleza500, 415–421. Alfarouk, KO, Ibrahim, ME, Gatenby, RA y Brown, JS (2013). Ecosistemas ribereños en cánceres humanos. Evol. aplicación6, 46–53. Almendro, V., Cheng, YK, Randles, A., Itzkovitz, S., Marusyk, A., Ametller, E., Gonzalez- Farre, X., Munoz, M., Russnes, HG, Helland, A., et al. (2014). 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