En un estudio reciente publicado en Cancer Cell, un equipo internacional de investigadores del cáncer utilizó análisis basados en redes de datos de secuenciación de ARN de células individuales y en masa de células B humanas sanas y muestras de pacientes con leucemia. Estos análisis permitieron identificar los estados de desarrollo que impulsan la resistencia y sensibilidad a un agente quimioterapéutico común, la asparaginasa, en la leucemia linfoblástica aguda de células B (B-ALL). Al investigar los genes conductores de la subpoblación resistente, se descubrió un objetivo proteico tratable, BCL2, que proporcionó una lógica sólida para explorar una terapia combinada con venetoclax, mejorando los efectos antitumorales.

Aplicación del atlas de células humanas para comprender el desarrollo de las células B

La leucemia linfoblástica aguda de células B (B-ALL) es un cáncer infantil común que surge de la producción excesiva de células B en la sangre y la médula ósea. Investigaciones previas han sugerido que la etapa de desarrollo en la que las células sanguíneas se vuelven cancerosas juega un papel importante en la respuesta terapéutica. Un equipo de investigadores del St. Jude Children’s Research Hospital y el Hefei Comprehensive National Science Center buscó comprender qué etapas del desarrollo de células B dan lugar a la B-ALL y cómo estas etapas afectan la acción de los medicamentos contra la B-ALL.

Utilizando un conjunto de datos de células únicas de médula ósea humana sana generado por el Human Cell Atlas, el equipo identificó ocho estados de desarrollo de células B, desde células madre hematopoyéticas hasta células plasmáticas. Usando algoritmos de biología de sistemas como SJARACNe y NetBID2, infirieron interacciones moleculares entre factores de transcripción y proteínas de señalización que impulsan el desarrollo de cada estado de células B, proporcionando una comprensión más profunda de la biología subyacente de la B-ALL.

Figure 1. The lineage trajectory of developing B cells, from HSC to plasma cells. Eight B-cell developmental stages were identified in the Human Cell Atlas dataset. Credit: Graphical Abstract from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Identificación de la célula responsable de la resistencia a través de datos de pacientes

Con el atlas de referencia de células B y un algoritmo llamado CIBERSORTx, los investigadores realizaron una deconvolución del tipo celular en datos de RNA-seq en masa de 1,986 muestras de pacientes con B-ALL. Este enfoque permitió estimar la abundancia de diferentes estados de células B en los datos masivos, revelando que el desarrollo se detuvo principalmente en las etapas pre-pro-B y pro-B en los pacientes.

Figure 2. Heatmap showing the percentage of human bone marrow B cells (y axis) in human B-ALL, subdivided by genetic subtype, with the color indicating the mean cell-type proportion. Numbers next to labels refer to case load per subtype. Credit: Figure 2A from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

A partir de estos resultados, los investigadores plantearon la hipótesis de que los estados de desarrollo de las células B influyen en la respuesta terapéutica a la asparaginasa, un agente quimioterapéutico comúnmente utilizado desde la década de 1960. Sin embargo, los pacientes pediátricos con B-ALL que recaen o tienen cánceres resistentes a la asparaginasa presentan una tasa de supervivencia significativamente reducida (30-50%). Utilizando perfiles de RNA-seq en masa y algoritmos computacionales, identificaron genes de resistencia y sensibilidad a la asparaginasa, observando que los genes de resistencia tenían mayor actividad en las etapas CLP y pre-pro-B.

Figure 4. UMAP plots split by conditions of PDX samples (L-asparaginase treatment or control) showing the decrease of pro-B-like population after L-asparaginase treatment. Credit: Figure 4D from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Figure 5. Distribution of the B-cell development states found in control and L-asparaginase ex vivo-treated samples. Credit: Figure 4H from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Validación de los estados de células resistentes y sensibles

Utilizando la tecnología de Chromium Single Cell Multiome ATAC + Gene Expression, el equipo realizó un análisis conjunto de accesibilidad de la cromatina y expresión génica en núcleos individuales de células leucémicas primarias sensibles y resistentes a la asparaginasa. Los resultados confirmaron que las muestras resistentes consistían predominantemente en células similares a pre-pro-B, mientras que las muestras sensibles contenían principalmente células similares a pro-B.

Figure 3. (A) UMAP of all scRNA-seq cells (left panel) and all scATAC-seq cells (right panel) of four L-asparaginase pharmacotyping B-ALL cases, analyzed after integrating all samples in Seurat and colored by assigned cell populations. (C) Stack bar plot showing the distribution of the B-cell development states found in the four B-ALL cases (two resistant, two sensitive). Credit: Figure 4A,C from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Además, al analizar muestras de xenoinjertos derivados de pacientes con sensibilidad intermedia, observaron un claro cambio en las poblaciones de células leucémicas tras el tratamiento con asparaginasa, proporcionando más evidencia sobre cómo los estados de desarrollo de las células B afectan la eficacia del tratamiento.

BCL2 como objetivo tratable en células resistentes a la asparaginasa

Los investigadores identificaron que BCL2 es un gen conductor clave en la subpoblación pre-pro-B, con actividad elevada en estas células y actividad reducida en la etapa pro-B. Dado que BCL2 bloquea la muerte celular mediante apoptosis, su alta actividad en células resistentes a la asparaginasa sugiere que el uso de un antagonista de BCL2 como el venetoclax podría superar esta resistencia.

Figure 6. (B) Dynamic change of BCL2 activity (left panel) and the summary activity of asparaginase resistance driver genes (right panel) across normal B-cell differentiation stages. (C) UMAP showing the B-cell subset of scRNA-seq of the four L-asparaginase pharmacotyping B-ALL cases, with the color showing the NetBID-inferred activity of BCL2 and the asparaginase resistance driver genes in the middle panel and right panel, respectively. Credit: Figure 5B,C from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Evaluación de la terapia combinada de asparaginasa y venetoclax

El equipo probó la combinación de asparaginasa y venetoclax en muestras de xenoinjertos de B-ALL y observó puntuaciones sinérgicas positivas significativas, sugiriendo que la combinación era más efectiva que cada fármaco por separado. El análisis de expresión génica unicelular confirmó que la combinación reducía significativamente las células cancerosas de tipo pro-B, mientras que venetoclax solo tenía un impacto moderado en las células pre-pro-B.

En modelos de ratones con tumores, la combinación de asparaginasa-venetoclax resultó en una reducción significativa de la carga de leucemia en sangre periférica y una supervivencia prolongada, destacando su potencial para mejorar el tratamiento de B-ALL de alto riesgo.

Figure 7. UMAP plots split by conditions of PDX samples (control, L-asparaginase, venetoclax, dual drug treatment) showing the decrease of pro-B-like population after L-asparaginase or dual-drug treatment. Credit: Figure S5D from Huang X, et al. (2). CC BY 4.0.

Conclusión

Este estudio demuestra un enfoque poderoso para avanzar en nuestro conocimiento de la biología de enfermedades y desarrollar mejores terapias. La caracterización profunda de los estados de desarrollo de las células B saludables permitió explorar hipótesis sobre los mecanismos de resistencia en el contexto del cáncer. Este enfoque integrador entre entornos clínicos y preclínicos maximiza el uso de muestras valiosas de pacientes, demostrando lo que es posible con las herramientas más avanzadas disponibles en la comunidad científica.