Métodos de aprendizaje automático para mejorar las terapias CAR-T contra el mieloma múltiple

Felipe Prosper

Clínica Universidad de Navarra (CUN), Pamplona, España

El desarrollo de terapias CAR-T a partir de células inmunitarias del propio paciente modificadas genéticamente ha permitido obtener resultados esperanzadores en diversas enfermedades hematológicas en la última década. Sin embargo, en un número de casos significativo, a pesar de una respuesta inicial positiva, los pacientes tratados con este tipo de terapia dejan de responder pasados varios meses, sobre todo aquellos diagnosticados con mieloma múltiple. Esto se debe a que las células CAR-T modificadas no persisten y a que las células tumorales desarrollan mecanismos de resistencia.

Aunque se está trabajando en la mejora de estas terapias, todavía no se comprenden plenamente los mecanismos que regulan la función de las células T modificadas genéticamente tras ser administradas a los pacientes. El presente proyecto tratará de descifrarlos. Para ello, se utilizarán muestras obtenidas de pacientes que están recibiendo terapias CAR-T.

Mediante el uso de los nuevos métodos de aprendizaje automático y los avances recientes en tecnologías de análisis de célula única, que permiten un nivel de resolución sin precedentes, el proyecto pretende arrojar luz sobre los mecanismos de regulación, lo que en última instancia permitirá mejorar la eficacia de las terapias con células CAR-T, con especial atención a las dirigidas a tratar el mieloma múltiple.

• Juan Roberto Rodríguez Madoz, CIMA Universidad de Navarra, España

• Nir Yosef, Weizmann Institute of Science, Israel

Uncovering resistance mechanism to CAR-T cells via deep learning in scRNAseq for improved therapies

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