La transición dinámica entre estados celulares impulsados por MAPK y estados celulares impulsados por WNT impulsa el cáncer intestinal y determina la respuesta al tratamiento.

El cáncer colorrectal (CCR) presenta con frecuencia mutaciones activadoras en las vías WNT y MAPK. Si bien las mutaciones de KRAS por sí solas pueden impulsar la iniciación tumoral en muchos tejidos, son insuficientes en el intestino. Aprovechando las propiedades aleloespecíficas de RAS, desarrollamos un modelo de ratón para investigar la hiperactivación de MAPK. Aquí demostramos que las mutaciones de KRAS impulsan un estado regenerativo al tiempo que antagonizan el estado de las células madre intestinales Lgr5+; sin embargo, este estado regenerativo no puede iniciar la tumorigénesis. En cambio, la iniciación tumoral requiere un estado similar a las células madre que depende de la activación mutacional de la vía WNT. Identificamos dos estados aberrantes: un estado similar a las células madre impulsado por WNT para la iniciación tumoral y un estado similar a las células de tránsito amplificadoras impulsado por MAPK para el crecimiento tumoral. Estos estados plásticos, esenciales para la tumorigénesis, también influyen en la respuesta a los fármacos, lo que podría explicar las tasas de respuesta más bajas y la menor duración de la respuesta a los inhibidores de KRAS-G12C en el CCR en comparación con el cáncer de pulmón no microcítico. Estos hallazgos resaltan la necesidad de dirigir ambas vías y sus estados celulares asociados para un tratamiento eficaz del CCR.

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Fig. 1: La hiperactivación de KRAS agota las células madre intestinales Lgr5+ (ISCs). El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.
Fig. 2: El aumento de la señal de MAPK induce un estado regenerativo plástico. El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.
Fig. 3: Las mutaciones activadoras de WNT son necesarias para la iniciación del tumor intestinal. El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.
Fig. 4: La activación de la vía WNT mantiene las células madre intestinales Lgr5+, lo que permite la iniciación del tumor. El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.
Fig. 5: WNT y RAS/MAPK definen dos estados distintos pero plásticos. El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.
Fig. 6: La plasticidad entre los estados WNT y RAS/MAPK da forma a la respuesta a los fármacos. El texto alternativo para esta imagen puede haber sido generado utilizando IA.

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Los datos de secuenciación se han depositado en el repositorio público GEO bajo los números de acceso GSE301556, GSE301559, GSE301561, GSE301565, GSE301567, GSE301568, GSE301970, GSE301967 y GSE303719. Los datos que respaldan los hallazgos de datos del mundo real de este estudio fueron generados y son propiedad de Flatiron Health y Foundation Medicine, que tienen restricciones que impiden a los autores poner el conjunto de datos a disposición del público. Las solicitudes de intercambio de datos mediante licencia o permiso para el propósito específico de replicar los resultados de este artículo pueden enviarse a PublicationsDataaccess@flatiron.com y cgdb-fmi@flatiron.com. El acceso a los datos se gestiona normalmente mediante un proceso basado en propuestas, en el que los investigadores deben detallar el uso previsto de los datos para que lo revisen Flatiron Health y/o Foundation Medicine. El acceso requiere el establecimiento de un acuerdo de uso de datos (o un acuerdo contractual similar) para garantizar una gestión adecuada de los datos y el cumplimiento de las normas de privacidad. Dado que este es un conjunto de datos con licencia, el acceso puede implicar el pago de tasas, según el alcance y la naturaleza de la solicitud. Flatiron Health/Foundation Medicine determinan el plazo para el acceso, que puede variar según el proceso de revisión y contratación. Los datos utilizados de fuentes de acceso público incluyen GSE214821. Los datos de origen se proporcionan con este artículo. Las solicitudes de plásmidos, modelos de organoides de ratón, ratones KrasLSL-Q61R y otros reactivos generados en este estudio estarán disponibles a petición. Estos materiales serán distribuidos por Genentech una vez completado el acuerdo de transferencia de materiales. Disponibilidad del código

No se generó ningún código personalizado en este estudio. Todos los análisis se realizaron utilizando paquetes de software de acceso público, según se cita en la sección Métodos. Referencias: Siegel, R. L., Wagle, N. S., Cercek, A., Smith, R. A. & Jemal, A. Estadísticas del cáncer colorrectal, 2023. CA Cancer J. Clin. 73, 233–254 (2023). PubMed
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Descargar referenciasAgradecimientosNos gustaría agradecer a A. Castillo y T. Chen por su ayuda en la gestión de la colonia de ratones, al laboratorio de modelos de ratón diseñados genéticamente por la construcción del alelo KrasLSL-Q61R, al equipo de necropsia por su apoyo en las necropsias, al Servicio de Patología por su ayuda con la histología y al laboratorio de NGS por la secuenciación de ARN, WES, snRNA-seq, scATAC-seq y ATAC-seq. También nos gustaría agradecer a los miembros del laboratorio de de Sauvage por sus interesantes debates.Información de los autoresAutores y afiliacionesDepartamento de Investigación Oncológica, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.Amanda R. Moore, Brian Biehs, Noelyn Kljavin, Akansha Shah, Jeremy Burton, Honglin Jiang, Deepankar Chakroborty, Weilan Ye, Sandra P. Melo y Frederic J. de SauvageDepartamento de Investigación Oncológica, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.Amanda R. Moore, Jenille Tan, Xin Ye, Kamakoti P. Bhat, Shiqi Xie y Shiva MalekCentro de Excelencia en Ciencias Computacionales, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.Thi Thu Thao Nguyen, Dongze He y Sandra P. MeloDepartamento de Ciencia de Datos del Mundo Real, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.Lisa Wang y Nayan ChaudharyDepartamento de Patología de la Investigación, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.William Lin, Kathryn Mesh, Lisa Tai y Lisa McGinnisDepartamento de Genómica Celular y Tisular, Genentech, South San Francisco, CA, EE. UU.Lisa McGinnisAutoresAmanda R. MooreVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarBrian BiehsVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarNoelyn KljavinVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarThi Thu Thao NguyenVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarAkansha ShahVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarJeremy BurtonVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarHonglin JiangVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarJenille TanVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarDeepankar ChakrobortyVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarLisa WangVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarNayan ChaudharyVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarDongze HeVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarWilliam LinVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarKathryn MeshVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarXin YeVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarKamakoti P. BhatVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarLisa TaiVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarShiqi XieVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarWeilan YeVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarLisa McGinnisVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarShiva MalekVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarSandra P. MeloVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarFrederic J. de SauvageVer publicaciones del autorBuscar autor en:PubMed Google ScholarContribucionesF.J.d.S. y S.M. supervisaron el estudio. A.R.M., S.M., S.P.M. y F.J.d.S. diseñaron y planificaron el estudio. A.R.M., S.P.M. y F.J.d.S. redactaron el artículo. S.P.M. realizó los análisis bioinformáticos. A.R.M., B.B., N.K., T.T.T.N., A.S., J.B., H.J., J.T., D.C., L.W., N.C., D.H., W.L., K.M., X.Y., K.P.B., L.T., S.X., W.Y. y L.M. realizaron experimentos, interpretaron los datos y debatieron los resultados.Autores correspondientesCorrespondencia a Sandra P. Melo o Frederic J. de Sauvage.Declaraciones éticas

Conflictos de intereses
Todos los autores son empleados de Genentech o lo fueron en el momento de sus contribuciones al trabajo. Revisión por pares

Información de la revisión por pares
Nature Genetics agradece a los revisores anónimos sus contribuciones a la revisión por pares de este trabajo. Los informes de los revisores están disponibles. Información adicionalNota del editorSpringer Nature se mantiene neutral con respecto a las reclamaciones jurisdiccionales sobre mapas publicados y afiliaciones institucionales.Datos ampliadosFigura de datos ampliados 1 La hiperactivación de KRAS impulsa una mayor proliferación. a, Representación esquemática del alelo de inserción condicional KrasLSL-Q61R con los sitios de los cebadores (P1-P3) indicados. b, Recombinación de los alelos KrasLSL-G12D y KrasLSL-Q61R. Gel representativo que muestra la recombinación 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Las bandas a 650 pb y 343 pb corresponden a KrasG12D y KrasQ16R recombinados, respectivamente. n = 3 ratones. c, d, Activación de la vía MAPK evaluada mediante Western blot (c) y análisis de expresión génica (d), que muestra la expresión relativa de los reguladores negativos de la vía MAPK en el tejido del intestino delgado de ratones Rosa26CreER; Kras+/+, Rosa26CreER; KrasG12D y Rosa26CreER; KrasQ61R, recogidos 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Los datos de la secuenciación de ARN masiva se normalizaron como se describe en los Métodos, y se realizó un análisis de expresión diferencial utilizando recuentos transformados por voom y un modelo lineal con pruebas t moderadas (de dos colas). Los valores p se ajustaron para las comparaciones múltiples utilizando el método de la tasa de descubrimiento falso (FDR) de Benjamini-Hochberg. n = 3 ratones por genotipo. *P < 0,05. e, Tinción representativa de Ki67 mediante inmunohistoquímica del epitelio del intestino delgado de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. n = 3 ratones por genotipo fueron teñidos. Barra de escala, 100 μm. f, Longitud promedio de las vellosidades en el intestino delgado de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Se realizaron mediciones en 100 vellosidades por genotipo, n = 3 ratones por genotipo. g, Migración celular a lo largo del eje cripta-vellosidad en ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R. Se administró un pulso de EdU 1 día después de la inducción con tamoxifeno, y se evaluó el marcado diariamente durante 3 días. Se muestra la inmunofluorescencia representativa de EdU (verde). Los núcleos se marcaron con DAPI (azul). n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 200 μm. h, Cuantificación de la migración de células EdU-positivas a lo largo del eje cripta-vellosidad en ratones descritos en g. En f y h, los datos son la media ± SEM; se utilizó la prueba t de dos colas de Welch; los valores de P se muestran en los paneles correspondientes. Fuente de datos. Figura extendida 2. La hiperactivación de KRAS reduce las células madre intestinales Lgr5+ y las células de Paneth. a, b, Tinción representativa (a) con H&E y (b) inmunohistoquímica (IHC) de lisozima del epitelio del intestino delgado de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Se tiñeron n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. c, d, Tinción representativa (c) con IHC de lisozima y (d) PAS del tejido del intestino delgado de VilCreER; KrasQ61R, recolectado 3 días después de la inducción con tamoxifeno. Se tiñeron n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 200 μm. e, Hibridación in situ (ISH) de Lgr5 en tejido ileal de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, recolectado 10 días después de la inducción con tamoxifeno. n = 3 secciones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. f, g, Tinción representativa (f) con H&E e ISH de Lgr5 (g) del epitelio intestinal del colon de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Se tiñeron n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. h, Cuantificación de la expresión de Lgr5 en tejido del colon aislado de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. El análisis de expresión se realizó en n = 3 ratones para VilCreER; Kras+/+ y VilCreER; KrasG12D, y n = 2 ratones para VilCreER; KrasQ61R. i, Fraccionamiento nuclear y citosólico de las criptas intestinales de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. MEK se utilizó como control para la fracción citosólica, y H3K27me3 se utilizó como control para la fracción nuclear. WCL, lisado celular total. j, ISH de Axin2 en tejido ileal de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, recolectado 10 días después de la inducción con tamoxifeno. n = 3 secciones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. k, Esquema de la recombinación mediada por Cre, que muestra la recombinación en las células que expresan Lgr5 (dsRed) después de la inducción con tamoxifeno, lo que conduce a la expresión de alelos mutantes de Kras y YFP. l, Inmunofluorescencia de dsRed (Lgr5, rojo) y criptas positivas para YFP (verde) en ratones Lgr5CreER; R26YFP; Kras+/+, Lgr5CreER; R26YFP; KrasG12D y Lgr5CreER; R26YFP; KrasQ61R, 10 días después de la administración de tamoxifeno. Los núcleos se marcaron con DAPI (azul). n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. m, Visualización del tejido intestinal YFP (verde) de ratones Lgr5CreER; R26YFP; Kras+/+, Lgr5CreER; R26YFP; KrasG12D y Lgr5CreER; R26YFP; KrasQ61R, 10 días después de la inducción con tamoxifeno. Los núcleos se marcaron con DAPI (azul). n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 500 μm. En i, el experimento se repitió dos veces con animales independientes, obteniendo resultados consistentes. Los datos son la media ± SEM; se utilizó la prueba t de dos colas de Welch; los valores de P se muestran en los paneles correspondientes. Fuente de datos. Figura extendida 3. Clasificación celular y puntuación de plasticidad en células con mutaciones de Kras. a–d, Datos de secuenciación de ARN de un solo núcleo de n = 4 ratones VilCreER; Kras+/+ y n = 3 ratones VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, recolectados 10 días después de la inducción con tamoxifeno. a, Visualización de Decipher, codificada por color según la expresión de MAPK1. b, La fracción de tipos de células epiteliales por genotipo. c, Matriz de confusión que muestra el porcentaje de células por grupo que el clasificador asignó a cada tipo de célula. Para las células KrasG12D, el clasificador demuestra una fuerte correlación diagonal, lo que indica que pudo asignar con precisión los tipos de células en función del transcriptoma de tipo salvaje. En contraste, para las células KrasQ61R, existe una correlación diagonal significativa, lo que destaca la dificultad del clasificador para distinguir los tipos de células. Por ejemplo, las enterocitos basales y las enterocitos intermedias a menudo se superponen, lo que sugiere que estos tipos de células comparten perfiles transcripómicos similares en condiciones de KrasQ61R. d, Matriz de confusión que muestra las puntuaciones de predicción del clasificador. Para las células KrasG12D, el clasificador exhibe puntuaciones de predicción fuertes, lo que refleja una alta confianza en la asignación precisa de los tipos de células. Sin embargo, para las células KrasQ61R, las puntuaciones de predicción son más bajas y a menudo muestran señales en los tipos de células vecinos. Por ejemplo, las células madre intestinales (CMI) Lgr5+ y las células de amplificación en tránsito (TA) muestran puntuaciones de predicción, lo que sugiere que el clasificador tiene dificultades para distinguir entre estos tipos de células. e–h, Datos de secuenciación ATAC de una sola célula (scATAC-seq) como se describe en a. e, Visualización UMAP de las células epiteliales scATAC, codificada por color según las anotaciones de los tipos de células. f, Fracción de tipos de células epiteliales por genotipo. g, Matriz de confusión que muestra el porcentaje de células por grupo que el clasificador asignó a cada tipo de célula. Se aplicó el mismo clasificador entrenado en el transcriptoma de tipo salvaje para predecir los tipos de células utilizando matrices de actividad génica derivadas de los datos scATAC-seq. Para las células KrasQ61R, el clasificador asigna las células a la categoría "aleatoria" con mayor frecuencia, lo que indica la dificultad para categorizar con precisión estas células en comparación con las células KrasG12D y de tipo salvaje. h, Matriz de confusión que muestra las puntuaciones de predicción del clasificador. El clasificador, entrenado en el transcriptoma de tipo salvaje, se aplicó para predecir los tipos de células en función de las matrices de actividad génica de los datos scATAC-seq. Las células KrasQ61R exhiben puntuaciones de predicción más bajas en general, con una mayor fracción de células que caen en la categoría "aleatoria". Este resultado destaca los desafíos del clasificador para asignar los tipos de células a las células KrasQ61R, probablemente debido a la alteración de la accesibilidad de la cromatina y los perfiles de actividad génica. "Aleatorio" indica las células que el clasificador no pudo asignar con confianza a un tipo de célula específico. * Indica que hay muy pocas células para una categorización o predicción precisa. † Indica la presencia de un grupo ATAC único para las enterocitos basales en las células VilCreER; KrasQ61R (enterocito basal específico de Kras Q61R). Figura extendida 4. Programa transcripcional único de MAPK/YAP que surge de la hiperactivación de KRAS. a, Módulos de puntos calientes en las células epiteliales. El mapa de calor comprende 1500 genes altamente variables con una autocorrelación significativa (FDR < 0,01), agrupados en 13 módulos génicos. b, Visualización de Decipher de los datos de snRNA-seq, que muestra la expresión del módulo en todas las células. c, Espacio computacional combinado que integra el espacio de ARN (Decipher) de la Figura 2a y el espacio ATAC (UMAP) de la Figura extendida 3e (incluido aquí como referencia). Cada punto representa una sola célula, codificada por color según las anotaciones del tipo de célula (ATAC) o el genotipo (ARN). Las células KrasQ61R se resaltan, y las líneas indican su emparejamiento en los espacios de ARN y ATAC. d, El enriquecimiento de las firmas génicas publicadas en el módulo 13 se evaluó utilizando la prueba exacta de Fisher (enriquecimiento hipergeométrico). Los valores de P de dos colas se ajustaron para pruebas múltiples utilizando el método de Benjamini-Hochberg. Figura extendida 5. Inducción dependiente de MAPK de un estado regenerativo asociado a YAP durante la lesión intestinal. a–e, Visualizaciones de Decipher de la serie temporal de irradiación. Codificado por color según (a) el día de la muestra posterior a la irradiación, (b) los tipos de células epiteliales, (c) la expresión de la firma MAPK/YAP, (d) la expresión de Lgr5+ CMI y (e) la expresión de MAPK2. f, g, Análisis histológico del tejido del intestino delgado de ratones VilCreER; Kras+/+, VilCreER; KrasG12D y VilCreER; KrasQ61R, 18 semanas después de la inducción con tamoxifeno. Tinción con H&E (f) e ISH de Olfm4 (g). n = 3 ratones por genotipo mutante de Kras. Barra de escala, 100 μm. h, Supresión de la vía MAPK en el tejido ileal de ratones Rosa26CreER; KrasQ61R después de un tratamiento de 5 días con cobimetinib. El experimento se repitió dos veces con animales independientes, obteniendo resultados consistentes. i, Tinción representativa de ISH de Olfm4 del tejido del intestino delgado de Rosa26CreER; KrasQ61R después de un tratamiento de 5 días con cobimetinib. Se tiñeron n = 3 ratones por genotipo. Barra de escala, 100 μm. j, Expresión relativa de Lgr5 y Anxa10 (gen del módulo 13) en ratones tratados con cobimetinib en comparación con ratones tratados con vehículo. Los datos de RNA-seq a granel se normalizaron como se describe en los Métodos y los Métodos suplementarios, y se realizó un análisis de expresión diferencial utilizando recuentos transformados con voom y modelado lineal con pruebas t moderadas (de dos colas). Los valores de P se ajustaron para comparaciones múltiples utilizando el método de la tasa de descubrimiento falso (FDR) de Benjamini-Hochberg. n = 3 ratones por grupo de tratamiento. Los datos son la media ± SEM. Los valores de P ajustados (FDR) se muestran en los paneles correspondientes. Fuente de datos. Figura extendida 6. Heterogeneidad de las células tumorales deficientes en APC. a, Visualización UMAP de los datos de snRNA-seq de las células tumorales, con los grupos tumorales identificados. La fracción de grupos tumorales por genotipo se muestra a la derecha. b, Módulos génicos identificados utilizando Hotspot, agrupados en 5 módulos en función de la correlación local por pares. c, Mapa de calor que muestra la expresión de los módulos génicos en los grupos tumorales. d, Diagrama de puntos que muestra la expresión media de los módulos génicos por genotipo. e, Visualización UMAP que muestra la expresión de un gen representativo de cada uno de los tres grupos tumorales principales y el módulo 13. f, Visualización UMAP de los estados epigenéticos en función de la actividad de chromVar, relacionada con la Figura 5b, d. g, Diagrama de puntos que muestra la expresión media de genes seleccionados por genotipo. Figura extendida 7. Estados transcripcionales y epigenómicos similares a los de las células madre en las células tumorales deficientes en APC. a, b, Visualización UMAP que muestra la integración de las células tumorales con las células de tipo salvaje y las células mutantes de Kras. a, Integración de los datos de snRNA-seq de las células tumorales (Figura extendida 6a) con las células de tipo salvaje y las células mutantes de Kras (Figura 2b). b, Integración de los datos de scATAC-seq de las células tumorales (Figura 5a) y las células de tipo salvaje y las células mutantes de Kras (Figura extendida 3e). c, d, Visualización de la similitud del coseno de las células tumorales con las células de tipo salvaje y las células mutantes de Kras, agrupadas por las anotaciones del tipo de célula. c, Datos de snRNA-seq. d, Datos de scATAC-seq. e, Visualización UMAP del espacio integrado de las células tumorales y las células de tipo salvaje/Kras-mutantes scATAC-seq, codificada por color según la densidad por genotipo. f, Diagrama de puntos que muestra los motivos significativos de los factores de transcripción por anotación del tipo de célula. g, h, Visualización UMAP de las metacélulas derivadas de (g) snRNA-seq y (h) scATAC-seq. i, j, Coeficientes de correlación de Pearson por pares de las metacélulas derivadas de (i) scRNA-seq y (j) scATAC-seq. Los bloques diagonales muestran una alta similitud dentro de cada modalidad, mientras que las correlaciones fuera de la diagonal reflejan la similitud entre los distintos estados celulares. Figura extendida 8. Plasticidad entre los estados de WNT y RAS/MAPK que dan forma a la respuesta a los fármacos. a, Microscopía de campo claro que muestra la morfología de los organoides AKPS-iAPC después de un tratamiento de 48 horas con divarasib (10 nM), doxiciclina (200 ng/ml) o su combinación, realizado 3 días después de la siembra como células individuales. Barra de escala, 800 μm. b, c, Motivos enriquecidos en las regiones con (b) disminución o (c) aumento de la accesibilidad después de la restauración de APC. d, Expresión relativa de Dusp6 y Smoc2 en los organoides AKPS-iAPC tratados durante 48 horas con divarasib (10 nM), doxiciclina (200 ng/ml) o su combinación, 3 días después de la siembra de células individuales. Los datos representan n = 6 réplicas biológicas por grupo. e, f, Motivos enriquecidos en las regiones con (e) disminución o (f) aumento de la accesibilidad después del tratamiento con divarasib. g, Análisis de componentes principales (PCA) de los datos de RNA-seq a granel de las muestras tratadas durante 24 horas con divarasib (10 nM), doxiciclina (200 ng/ml), GNE-7883 (1 μM) o sus combinaciones. h, La expresión relativa de los genes seleccionados de las vías de WNT, MAPK y Hippo en los organoides AKPS-iAPC bajo las condiciones de tratamiento descritas en g, según lo determinado por RNA-seq a granel. i, Microscopía de campo claro que muestra la morfología de las células DLD-1-iAPC después de un tratamiento de 72 horas con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación. Barras de escala, 400 μm. j–m, Motivos enriquecidos identificados en regiones con (j) disminución o (k) aumento de la accesibilidad tras la restauración de APC y en regiones con (l) disminución o (m) aumento de la accesibilidad tras el tratamiento con cobimetinib. n, La expresión relativa de los genes MAPK y WNT en las células DLD-1-iAPC tratadas durante 72 horas con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación, 1 día después de la siembra. n = 3 réplicas biológicas, con una réplica de combinación excluida por ser un valor atípico. En d y n, los datos son la media ± SEM; la significación estadística se evaluó utilizando la prueba t de Welch de dos colas. Los análisis de enriquecimiento de motivos en los paneles b, c, e, f y j–m se realizaron utilizando la prueba exacta de Fisher. Los valores de P se muestran en los paneles correspondientes. Datos fuente. Figura extendida de datos 9. La plasticidad entre los estados WNT y RAS/MAPK moldea la durabilidad del fármaco. a, Microscopía de campo claro de organoides AKPS-iAPC tratados durante 5 días con divarasib (0,7 nM), doxiciclina (400 ng/ml) o su combinación, comenzando en el momento de la siembra de células individuales. n = 6 réplicas biológicas. Barra de escala, 800 μm. b, Monitorización del crecimiento en tiempo real de los organoides AKPS-iAPC durante 116 horas tras el tratamiento con divarasib (0,7 nM), doxiciclina (400 ng/ml) o su combinación, iniciado en el momento de la siembra de células individuales. n = 6 réplicas biológicas. El análisis estadístico se realizó en el punto temporal de 116 horas. c, Microscopía de campo claro de las células DLD-1-iAPC tratadas durante 6 días con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación, 1 día después de la siembra. n = 3 réplicas biológicas. Barra de escala, 400 μm. d, Monitorización del crecimiento en tiempo real de las células DLD-1-iAPC tratadas durante 6 días con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación, 1 día después de la siembra. n = 3 réplicas biológicas. El análisis estadístico se realizó en el punto temporal de 6 días. e, Viabilidad de las células DLD-1-iAPC tratadas durante 6 días con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación, 1 día después de la siembra. n = 8 réplicas técnicas. f, Las células DLD-1-iAPC se pretrataron con cobimetinib (1,3 μM), doxiciclina (250 ng/ml) o su combinación durante 3 días. Tras el pretratamiento, las células se dividieron, se sembraron para un ensayo de formación de colonias y se trataron en las condiciones indicadas durante 3 semanas. La formación de colonias se evaluó mediante tinción con cristal violeta. En b, d y e, los datos son la media ± SEM. Se utilizó la prueba t de Welch de dos colas para b y d, mientras que se utilizó ANOVA de una vía para e. Los valores de P se muestran en los paneles correspondientes. Datos fuente. Figura extendida de datos 10. La plasticidad entre los estados WNT y RAS/MAPK moldea la respuesta al fármaco in vivo. a, b, Imagen de bioluminiscencia de organoides AKPS-iAPC marcados con luciferasa implantados ortotópicamente en los colones de ratones inmunocomprometidos. A partir de 13 días después de la implantación, los ratones fueron tratados con MRTX1133 (30 mg/kg, BID), restauración de APC (doxiciclina 50 mg/kg, QD) o la combinación durante 14 días (n = 5 por grupo). a, El flujo del colon se muestra como la media ± SEM para cada grupo, con líneas sombreadas más claras que representan los ratones individuales. b, Imágenes de bioluminiscencia representativas para cada grupo de tratamiento en los días 0, 4, 7 y 11. c–f, Análisis histológico de los tumores de los ratones tratados con vehículo, doxiciclina, MRTX1133 y la combinación al final del estudio. Tinción con H&E (c) e hibridación in situ dual (d) para Dusp6 (rosa) y Smoc2 (cian). Barra de escala: 1 mm. Los recuadros indican las ubicaciones de la lámina correspondientes a las imágenes que se muestran en la figura 6h, i. e, Tinción con azul de alciano. f, Inmunofluorescencia de Ki67. Para e y f, barras de escala: 1 mm (paneles superiores), 100 μm (paneles inferiores). Los recuadros indican las ubicaciones de la lámina correspondientes a las imágenes del panel inferior. Información complementaria. Información complementaria (descargar PDF). Figura suplementaria 1 y Métodos. Resumen del informe (descargar PDF). Archivo de revisión por pares (descargar PDF). Tabla suplementaria 1 (descargar XLS). Programas transcripcionales encontrados en el epitelio intestinal de tipo salvaje y con mutación en KRAS. Tabla suplementaria 2 (descargar XLS). Factores de transcripción enriquecidos en el epitelio intestinal de tipo salvaje y con mutación en KRAS. Tabla suplementaria 3 (descargar XLSX). Llamadas de mutaciones de tumores intestinales VilCreER; KrasQ61R. Tabla suplementaria 4 (descargar XLSX). Programas transcripcionales encontrados en el panel de tumores VilCreER; Apcfl/fl; Kras. Tabla suplementaria 5 (descargar XLSX). Anticuerpos utilizados en este estudio. Tabla suplementaria 6 (descargar XLSX). Sondas TaqMan utilizadas en este estudio. Datos suplementarios 1 (descargar PDF). Informes originales del bioanalizador que muestran la recombinación. Fuente de datos. Datos fuente de las figuras 1–5 y las figuras extendidas de datos 1, 2 y 5 (descargar XLSX). Datos fuente de los ratones. Datos fuente de las figuras 1, 3, 4 y 6 y las figuras extendidas de datos 1, 2, 5, 8 y 9 (descargar XLSX). Datos fuente estadísticos. Datos fuente de la figura 1 y las figuras extendidas de datos 1, 2 y 5 (descargar PDF). Western blots sin procesar. Derechos y permisos. Springer Nature o su licenciante (por ejemplo, una sociedad u otro socio) posee los derechos exclusivos de este artículo en virtud de un acuerdo de publicación con el(los) autor(es) u otro(s) titular(es) de derechos; la auto-archivación del autor de la versión del manuscrito aceptado de este artículo se rige únicamente por los términos de dicho acuerdo de publicación y la ley aplicable. Reimpresiones y permisos. Acerca de este artículo. Citar este artículo. Moore, A.R., Biehs, B., Kljavin, N. et al. Dynamic transitioning between MAPK-driven and WNT-driven cell states drives intestinal cancer and shapes therapy response. Nat Genet 58, 1331–1340 (2026). https://doi.org/10.1038/s41588-026-02611-0. Descargar cita. Recibido: 18 de noviembre de 2025. Aceptado: 22 de abril de 2026. Publicado: 11 de junio de 2026. Versión de registro: 11 de junio de 2026. Fecha de publicación: junio de 2026. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-026-02611-0.