Abstract:

La integración de la imagenología de alto contenido (HCI, por sus siglas en inglés) con modelos de cultivo en 3D (esferoides) que recrean la arquitectura tumoral in vivo ha revolucionado el campo del descubrimiento de fármacos contra el cáncer.

MEDINA ha desarrollado una plataforma de cribado propia llamada m3DinAI Drug Quest, que integra HCI e inteligencia artificial (IA) para identificar y clasificar agentes antitumorales en ausencia de marcaje fluorescente.

Se formaron esferoides morfológicamente diversos a partir de tres líneas de cáncer de mama triple negativo (TNBC) (BT-549, HCC-1806 y MDA-MB-468) en placas de 384 pocillos, y se trataron con ocho agentes quimioterapéuticos de primera línea, que abarcan cuatro clases mecanísticas: antimetabolitos, antraciclinas, inhibidores de topoisomerasas y taxanos.

Se adquirieron imágenes de campo claro mediante el sistema automatizado Opera Phenix CLS™ (PerkinElmer) y se analizaron utilizando m3DinAI Drug Quest, un pipeline en Python que integra segmentación y extracción de características para cuantificar cambios morfológicos en 3D.

Se emplearon características cuantitativas basadas en forma y textura para definir la concentración de disrupción morfológica (MDC, por sus siglas en inglés), que refleja la dosis más baja de fármaco asociada con alteraciones estructurales detectables. Los valores de MDC demostraron una mayor resistencia a fármacos en esferoides de TNBC y revelaron diferencias consistentes, específicas tanto de la línea celular como del compuesto, entre cultivos celulares 3D y 2D.

Se aplicó reducción de dimensionalidad mediante Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) a los datos de HCI para identificar firmas fenotípicas de cada línea celular y tratamiento a lo largo del tiempo, generando clústeres que pueden utilizarse para mapear mecanismos de acción.

Los resultados demostraron que m3DinAI es una herramienta reproducible y libre de marcadores que permite caracterizar los efectos de los fármacos en cultivos 3D, con relevancia traslacional para plataformas preclínicas de cribado de fármacos oncológicos.