El Grup de Recerca en Patologia Oncològica i Bioinformàtica (PO&B) de l’Hospital de Tortosa Verge de la Cinta (HTVC), pertany a l’Institut d’Investigació Sanitària Pere i Virgili (IISPV) i fa gairebé 20 anys que es dedica a l’estudi de la resposta immune en càncer. Actualment, el grup està focalitzat en el càncer de mama i el paper que té la resposta immune en l’evolució de les pacients. El grup avalua aquesta resposta immune al tumor primari i als ganglis limfàtics de l’aixella (GLA), ja que solen ser al primer lloc on el càncer de mama fa metàstasis fora del tumor primari. Mitjançant aquests estudis es pretén detectar possibles dianes terapèutiques i, combinant la informació immune amb les dades clínico-patològiques, identificar pacients amb elevat risc de recaiguda o mort.
Estudis histològics
Avaluació de diferents poblacions immunes al tumor primari i als GLA mitjançant tècniques de tinció histològiques d’immunohistoquímica i d’hematoxilina-eosina. Aquestes tincions es realitzen en portaobjectes els quals son escanejats posteriorment per obtenir imatges digitals que son analitzades mitjançant algoritmes d’intel·ligència artificial (IA). Les tincions es realitzen en les biòpsies de les mateixes pacients on s’ha extret el material genètic, de forma que podem comparar els resultats obtinguts mitjançant els estudis histològics amb els obtinguts de les anàlisis genètiques.
Anàlisis genètiques
Estudi de les diferències d’expressió gènica en l’àmbit immune en els GLA entre diferents subgrups de pacients mitjançant microarrays d’expressió gènica i RT-qPCR. El material genètic s’obté de biòpsies de pacients que tenen un mínim de 10 anys de seguiment. Posteriorment, també s’avaluaran aquestes diferències en l’àmbit del tumor primari.
Algoritmes d’intel·ligència artificial
Desenvolupament de procediments d’anàlisis d’imatges basats en machine i deep-learning per quantificar, localitzar i avaluar la distribució espacial de les diferents poblacions immunes mitjançant tincions immunohistoquímiques i d’hematoxilina-eosina. S’estan realitzant anotacions en les imatges digitals de cadascun dels marcadors per poder desenvolupar els algoritmes.
Modelització matemàtica
Desenvolupament de models matemàtics i d’intel·ligència artificial amb tres enfocaments diferents. El primer es centra en la predicció de la metàstasi axil·lar en el moment del diagnòstic mitjançant algoritmes d’aprenentatge automàtic, integrant dades clínico-patològiques i de resposta immune. El segon consisteix a desenvolupar dos models basats en xarxes per analitzar les interaccions entre els diferents components dels microambients tumoral i ganglionar. El tercer es centra en el desenvolupament d’un model basat en agents construït a partir de la representació espacial dels components i de les interaccions definides pels models basats en xarxes, amb l’objectiu de simular la migració de les cèl·lules tumorals des del microambient tumoral fins als ganglis limfàtics axil·lars. Aquest conjunt de models no només permetrà entendre millor els mecanismes subjacents a la metàstasi axil·lar i el paper que hi juguen les cèl·lules immunes, sinó també identificar nous candidats a biomarcador.
Innovació en TMA
Les matrius multiteixit o tissue microarrays (TMA) permeten avaluar múltiples mostres histològiques en un mateix portaobjectes, reduint així el nombre de materials, anticossos i reactius. En aquest sentit, s’està desenvolupant una nova solució per a la realització de TMAs coneguda com a TMAtech Mold, que ofereix una àmplia varietat de motlles de silicona disponibles de manera més ràpida, econòmica i personalitzada que qualsevol de les alternatives existents, en funció de cada necessitat, sigui per investigadors, patòlegs o tècnics.
Projecte Emma
El Projecte Emma és una iniciativa de la Fundació Dr. Ferran per a la recerca en càncer de mama, impulsada pel grup de recerca en Patologia Oncològica i Bioinformàtica de la Gerència l’Hospital de Tortosa Verge de la Cinta de l’Institut Català de la Salut a les Terres de l’Ebre per recaptar fons per a la investigació.
