Contexto

La progresión del cáncer es un proceso de selección de poblaciones celulares con variaciones genéticas, al mismo tiempo que se produce un cambio ecológico acumulativo de hipoxia, supresión inmunitaria y fibrosis. Sin embargo, la secuenciación de ARN a nivel de célula única desmonta el tejido, perdiéndose la ubicación original de las células, y la secuenciación multiplexada solo captura puntos limitados, perdiéndose con frecuencia la estructura espacial continua del estado celular y la linaje. No se ha aclarado bien dónde crecen los subclones tumorales ni cómo modifican las células circundantes, ni tampoco en qué región del tumor primario aparecen las células con capacidad metastásica.

Para llenar este vacío, los investigadores combinaron un mapa espacial de alta resolución con un trazado de linaje que acumula marcas genéticas a lo largo del tiempo. El modelo utilizado fue el ratón KP-Tracer, en el que se desarrolla adenocarcinoma pulmonar por activación de Kras y pérdida de Trp53. A ratones de 8 a 12 semanas se les inyectó un virus Cre en las células tipo 2 de los alvéolos pulmonares, iniciando simultáneamente el desarrollo tumoral y el registro de linaje mediante CRISPR–Cas9. El diseño busca restaurar, sobre coordenadas tisulares, tanto el estado transcripcional actual de las células tumorales como su linaje común y su historia de división.

Hallazgos clave

Los investigadores utilizaron conjuntamente Slide-seq, que permite leer áreas tisulares a nivel subcelular, y Slide-tags, que ofrece sensibilidad a nivel de núcleo único. Analizaron más de 100 tumores en 49 matrices de transcriptoma espacial, aplicando un algoritmo de corrección que utilizaba información espacial y genética de células tumorales vecinas en las posiciones donde faltaban marcas de linaje. La precisión central de restauración de marcas ocultas en datos reales fue del 90%, y mediante correcciones repetidas recuperaron entre el 4 y el 58% (promedio 31%) de la información faltante en cada conjunto de datos. La precisión central de predicción aleatoria fue del 67%.

Durante la progresión tumoral, las células tumorales que mantuvieron el estado alveolar se ubicaron principalmente en los bordes, mientras que las células con programas genéticos de transición epitelial-mesénquima (EMT) y de hipoxia se localizaron en el interior. Alrededor de subclones altamente adaptativos que se expandieron rápidamente se agruparon macrófagos tumorales asociados inmunosupresores positivos para Arg1 y fibroblastos tumorales asociados positivos para Postn de tipo miofibroblástico. La adaptación calculada a partir del árbol genealógico mostró una correlación de Pearson 0.4 con los índices de adaptación basados en transcriptoma, y la comunidad espacial de hipoxia y EMT mostró la mayor correlación con la adaptación. Esto respalda la explicación de que la expansión de subclones, la hipoxia, la reorganización inmunitaria y estromal, y el estado celular prometastásico se sucedan secuencialmente. El análisis espacial también identificó un estado celular tumoral no reportado anteriormente que expresa Piezo2, Robo1 y Pecam1, mantiene Nkx2-1 y no expresa Vim.

En ratones con metástasis generalizadas, los tumores primarios se siguieron en 3D cortando los pulmones cada 200 a 500 micrómetros. Las lesiones metastásicas en los ganglios linfáticos mediastínicos, las costillas y el diafragma estaban todas conectadas genealógicamente con subclones espacialmente restringidos dentro del tumor primario T2. El programa TGF-β en las lesiones metastásicas era casi idéntico al de los subclones primarios correspondientes (cambio log2 −0.14, P=1.0), pero la expresión de genes relacionados con colágeno aumentó significativamente (cambio log2 3.81, P<10⁻⁵). La tinción de COL3A1 también respaldó la fibrosis en los sitios metastásicos. Artículo en Nature Genetics

Significado y perspectivas

Este estudio proporciona una base espacial para demostrar que los estados agresivos de células tumorales no se fijan solo por mutaciones internas, sino que se forman junto con el entorno hipóxico, inmuno-supresivo y fibroso creado por la expansión de subclones. También destaca el hallazgo de que las semillas metastásicas no se distribuyen uniformemente por todo el tumor primario, sino que se concentran en ecosistemas locales específicos. Tras la metástasis, se mantiene el programa TGF-β y EMT existente, pero se añade la deposición de colágeno, formándose así un nuevo entorno adaptado a la colonización metastásica.

Sin embargo, los resultados dependen principalmente del modelo de adenocarcinoma pulmonar en ratones con Kras y Trp53. Las secciones delgadas de tejido pueden no representar la estructura tridimensional completa del tumor, y la diversidad de marcas de linaje en los datos espaciales es menor que en los análisis de célula única desmontados. El método de corrección basado en células vecinas puede generar errores en células tumorales con alta movilidad. Se debe verificar si la misma estructura espacial se reproduce en cohortes de cáncer de pulmón humano y en muestras antes y después del tratamiento, y si la capacidad metastásica de los subclones realmente disminuye al bloquear señales de hipoxia o fibrosis.