Los patrones de crecimiento histopatológico (PGH) han surgido como biomarcadores pronósticos y predictivos en las metástasis hepáticas de cáncer colorrectal (MHC). El PGH desmoplásico/encapsulante (PGH-DE) se asocia con una mejor supervivencia tras la cirugía, mientras que el PGH de reemplazo (PGH-R) se asocia con peores resultados.
Sin embargo, los PGH solo pueden evaluarse de forma fiable en el período postoperatorio, lo que limita su uso como biomarcadores preoperatorios. Una comprensión molecular más profunda de los PGH podría proporcionar información para el desarrollo de biomarcadores y estrategias terapéuticas, incluidas las estrategias para promover el PGH-DE. Aplicamos la secuenciación in situ (SIS), un método de transcriptómica espacial basado en imágenes, para cartografiar la expresión de ARN en el tejido de las MHC. Se analizaron dos paneles de genes personalizados (150 y 175 genes) en una cohorte de tejido de MHC resecado de pacientes con PGH-DE y PGH-R que no habían recibido quimioterapia (n = 19).
Dos programas moleculares distintos caracterizaron los dos patrones. El PGH-R se asoció con hepatocitos SAA1+ dañados, células neoplásicas KRT18+ y células hepatocíticas-colangiocíticas bifuncionales. El PGH-DE mostró señalización de interferón-γ, infiltración de linfocitos T citotóxicos y una cápsula fibrótica con características específicas de zonificación: activación de células estrelladas hepáticas, angiogénesis y reclutamiento inmunitario en el lado que mira al hígado, y fibroblastos asociados al cáncer en el lado que mira al tumor. Estas diferencias implican que los patrones de crecimiento surgen de interacciones impulsadas por el tumor y el huésped.
Revelan nuevas características moleculares del nicho metastásico. Estos conocimientos pueden proporcionar información para la búsqueda de nuevas estrategias de tratamiento.
Antecedentes: Los patrones de crecimiento histopatológico (PGH) han surgido como biomarcadores pronósticos y predictivos en las metástasis hepáticas de cáncer colorrectal (MHC). El PGH desmoplásico/encapsulante (PGDE) se asocia con una mejor supervivencia tras la cirugía, mientras que el PGH de reemplazo (PGPR) se asocia con peores resultados. Sin embargo, los PGH solo pueden evaluarse de forma fiable de forma postoperatoria, lo que limita su uso como biomarcadores preoperatorios. Una comprensión molecular más profunda de los PGH podría proporcionar información para el desarrollo de biomarcadores y estrategias terapéuticas, incluidas las estrategias para promover el PGDE.
Métodos: Aplicamos la secuenciación in situ (SIS), un método de transcriptómica espacial basado en imágenes, para cartografiar la expresión de ARN en el tejido de las MHC. Se analizaron dos paneles de genes personalizados (150 y 175 genes) en una cohorte de pacientes con MHC resecadas y sin tratamiento quimioterapéutico previo, de 19 pacientes con PGDE y PGPR.
Resultados: Se identificaron programas moleculares distintos que caracterizan los dos patrones. El PGPR se asoció con hepatocitos SAA1+ dañados, células neoplásicas KRT18+ y células hepatocíticas-colangiocíticas bifuncionales. El PGDE mostró señalización de interferón-γ, infiltración de linfocitos T citotóxicos y una cápsula fibrótica con características específicas de zonificación: activación de células estrelladas hepáticas, angiogénesis y reclutamiento inmunitario en el lado que mira al hígado, y fibroblastos asociados al cáncer en el lado que mira al tumor.
Conclusiones: Estas diferencias sugieren que los patrones de crecimiento surgen de interacciones entre el tumor y el huésped. Revelan nuevas características moleculares del nicho metastásico. Estos conocimientos pueden proporcionar información para la búsqueda de nuevas estrategias de tratamiento.
Contenido similar que están viendo otros usuarios
Patrones de crecimiento histopatológico de las metástasis hepáticas: directrices de consenso actualizadas para la puntuación de los patrones, perspectivas y conocimientos mecanicistas recientes
Artículo
01 de junio de 2022
El fenotipo del patrón de crecimiento de las metástasis hepáticas de cáncer colorrectal no depende del genotipo
Artículo
Acceso abierto
23 de julio de 2025
Implicaciones pronósticas de las características de la respuesta inmune adaptativa en las metástasis hepáticas de cáncer colorrectal con MMR competente, clasificadas por patrones de crecimiento histopatológico
Artículo
03 de enero de 2022
Temas
Microambiente tumoral
Metástasis
Transcriptómica
Heterogeneidad tumoral Antecedentes
El cáncer colorrectal (CCR) es la tercera causa principal de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo [1]. Un factor importante que contribuye a esta mortalidad es el desarrollo de enfermedad metastásica, que reduce significativamente la supervivencia a largo plazo. Más del 30% de los pacientes con CCR desarrollarán metástasis hepáticas [2]. En pacientes con metástasis hepáticas colorrectales (MHC) resecables, la supervivencia global a los 5 años supera el 50% [3], y se han observado tasas de supervivencia a los 10 años superiores al 24%, con aproximadamente un 20% de supervivencia libre de enfermedad [4]. Para mejorar el resultado, se han propuesto varios rasgos pronósticos y predictivos para las MHC.
Una vía prometedora es el uso de patrones de crecimiento histopatológicos (PGH) como biomarcadores. Se han identificado dos tipos principales: el PGH desmoplásico (PGHD) y el PGH de reemplazo (PGHR). El PGHD se caracteriza por un borde fibrótico que separa las células tumorales del tejido hepático, mientras que el PGHR implica que las células tumorales infiltren el parénquima hepático, reemplacen a los hepatocitos y coopten la vasculatura nativa [5]. Estos patrones no son meramente morfológicos, sino que están fuertemente asociados con los resultados clínicos, incluida la supervivencia después de la cirugía hepática [6, 7] y la respuesta al tratamiento [8, 9].
A pesar de su relevancia clínica, actualmente solo se pueden evaluar los PGH en tejido resecado, lo que limita su utilidad como biomarcadores preoperatorios. Para abordar esto, estudios recientes han explorado el uso de técnicas de imagenología médica para inferir los PGH de forma no invasiva antes de la cirugía [10, 11, 12, 13]. En paralelo, se han realizado esfuerzos para identificar marcadores moleculares que podrían actuar como sustitutos de los PGH o arrojar luz sobre los mecanismos biológicos que impulsan su desarrollo [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]. Estos estudios moleculares muestran que los PGH están asociados con perfiles transcripcionales distintos. El PGHR se relaciona con una mayor motilidad de las células tumorales [8, 14], inmunosupresión [17], enriquecimiento de neutrófilos [15], reprogramación metabólica [16, 18], proliferación celular [20], mala respuesta a la terapia antiangiogénica [8] y mala supervivencia después de la cirugía hepática [7]. Por el contrario, el PGHD se ha asociado con infiltración inmune, angiogénesis, un microambiente inmunitario favorable [16, 20] y una mejor supervivencia global después de la cirugía hepática [7].
La evidencia reciente sugiere que el PGHD no es una desmoplasia puramente impulsada por el tumor [19]. En cambio, se propone que surge de una respuesta de curación de heridas inducida por una lesión en el hígado, lo que sugiere que el borde desmoplásico es una reacción impulsada por el huésped que detiene la invasión tumoral. Esto ha llevado al término de PGH encapsulado (PGHE) [21], que utilizaremos en este artículo.
En conjunto, estas ideas respaldan la visión emergente de que los PGH no están genéticamente predeterminados, sino que probablemente están gobernados por señales del microambiente tumoral. Una comprensión molecular más profunda puede informar el desarrollo de biomarcadores y, en última instancia, estrategias terapéuticas (potencialmente incluyendo enfoques para promover el PGHE sobre el PGHR). Sin embargo, los mecanismos subyacentes a estos PGH aún no se comprenden completamente. Para abordar esta laguna de conocimiento, aplicamos un método de transcriptómica dirigida multiplexada y espacialmente resuelta, la secuenciación in situ [22, 23], para comparar directamente los paisajes moleculares de las lesiones de MHC con PGHE y PGHR. La secuenciación in situ (SIS) permite el mapeo de expresión génica de alta resolución, proporcionando nuevas perspectivas sobre la biología de los PGH.
Nuestros análisis revelaron características moleculares de los dos patrones de crecimiento: las lesiones de PGHR contenían hepatocitos SAA1⁺ dañados y células con características de colangiocitos o hepatocitos-colangiocitos intermedios en la región tumoral, mientras que las lesiones de PGHE mostraron una fuerte señalización de interferón-γ, infiltración de linfocitos T citotóxicos y una cápsula fibrosa zonificada enriquecida en firmas de células estrelladas hepáticas (CEH), incluida la expresión de CXCL12 adyacente espacialmente a los linfocitos T citotóxicos CXCR4⁺. Nuestras observaciones sugieren que los PGH probablemente surgen de interacciones específicas entre el tumor y el huésped. En conjunto, estos hallazgos profundizan nuestra comprensión de los PGH y pueden contribuir al futuro desarrollo de tratamientos y la estratificación de pacientes.
Métodos
El estudio se llevó a cabo en varios pasos, combinando enfoques experimentales y computacionales para analizar los patrones de expresión génica espacial. La Figura 1a-e resume estos pasos, y cada uno se describe a continuación.
Fig. 1: Descripción general de los pasos metodológicos clave en el estudio.
Imagen de tamaño completo
El tejido hepático se resecó de pacientes con MHC (a-1). El tejido se seccionó en portaobjetos (a-2), se tiñó con hematoxilina y eosina (HE; a-3) y se obtuvo una imagen (a-4). Un patólogo clasificó el PGH y seleccionó la ROI ('muestras') para la SIS (a-5). Para cada metástasis, se utilizaron dos portaobjetos seccionados para la tinción con SIS (b-1) con dos paneles de genes (b-2) y se obtuvo una imagen dentro de la ROI seleccionada. La SIS generó marcadores espaciales (lecturas) que representan moléculas de ARNm individuales, etiquetadas por sus genes correspondientes, junto con una tinción nuclear (DAPI) para el contexto espacial. Estos datos se utilizaron luego para la segmentación celular, asignando las lecturas a células individuales (c-1). Las células segmentadas se agruparon en función de la composición génica (c-2) en grupos que representan tipos de células. Las densidades génicas locales junto con la morfología nuclear (d-1) se utilizaron para clasificar el tejido en cuatro regiones (d-2) que representan el hígado, el tejido portal, el estroma y el tumor. Se definieron dos regiones adicionales basadas en la distancia (d-3): las regiones del borde hepático y del borde tumoral, que se extienden 300 μm hacia las regiones del hígado y del tumor, respectivamente. Por último, se definieron dos regiones que se utilizaron solo para las muestras de PGHE: 'cápsula (lado hepático)' y 'cápsula (lado tumoral)', cada una de las cuales cubre 300 μm de tejido hacia afuera de las regiones del hígado y del tumor, respectivamente (d-4). La proporción de tipos de células se analizó en todas las regiones y se comparó entre los patrones de crecimiento (e). Todos los paneles se crearon en BioRender (2025) https://BioRender.com/.
Recolección de muestras
Primero, se recolectó y procesó el tejido metastásico antes del análisis espacial (Fig. 1a-1). Este estudio utilizó tejido congelado fresco de pacientes sometidos a cirugía hepática para MHC entre 2017 y 2019 en el Norrlands Universitetssjukhus, Suecia. Después de la cirugía, la metástasis resecada se congeló inmediatamente en nitrógeno líquido y se almacenó a -80 °C hasta el análisis. Todos los pacientes proporcionaron consentimiento informado por escrito para participar en el biobanco de tejidos de la región de Västerbotten, Suecia.
Los criterios de inclusión fueron: (i) pacientes que no habían recibido tratamiento oncológico preoperatorio durante al menos seis meses antes de la cirugía hepática, y (ii) pacientes que se sometieron a resecciones hepáticas atípicas para minimizar el tiempo de isquemia del tejido resecado. Los criterios de exclusión incluyeron: (i) pacientes que recibieron terapia oncológica preoperatoria reciente (
¡Aún no hay comentarios. Sé el primero en comentar!