“Las células cancerosas no son representaciones estáticas de la malignidad, sino que interactúan dinámicamente con el microambiente que las rodea”. Esta afirmación del Dr. Mustafa Sibai, investigador del laboratorio de Inmunogenómica del Cáncer del Instituto de Investigación contra la Leucemia Josep Carreras, refleja la nueva visión del cáncer que está surgiendo en la comunidad investigadora.

Durante décadas, se ha abordado el cáncer desde una perspectiva centrada en los genes, bajo la hipótesis de que las mutaciones determinan el curso maligno de una célula. Por ello, la investigación se ha centrado en identificar nuevos genes que al alterarse provocarían malignidad, y en encontrar la forma de inhibirlos. Esto ha dado lugar a una lista cada vez mayor de genes y mutaciones asociadas con la aparición y la progresión de todo tipo de cánceres. El resultado acaba siendo que los árboles no nos dejan ver el bosque.

En los últimos años, ha cobrado fuerza un nuevo marco conceptual. Dado que las funciones celulares, el fenotipo, surgen de interacciones jerárquicas de grupos de genes, analizar esas funcionalidades podría ser una vía mucho más sencilla de entender qué hace una célula. Desde esta perspectiva, las largas listas de mutaciones genéticas pueden traducirse en descripciones más breves y significativas de las funciones celulares que conducen a la malignidad. Estas funciones anormales se denominan “características distintivas del cáncer”, o Hallmarks of Cancer en inglés, y describen lo que los tumores deben hacer para volverse malignos, como “evadir el ataque inmunológico” o “activar la invasión y la metástasis”. Las Hallmarks of Cancer nos permiten volver a ver el bosque.

Las hallmarks simplifican la comprensión del cáncer, pero siguen dependiendo de una visión estática de la enfermedad. El nuevo marco propuesto por el Dr. Eduard Porta y el Dr. Mustafa Sibai, junto a equipos de investigación de Austria y el Reino Unido, “nos permite pasar de ver el cáncer como un modelo estático a entenderlo como un ecosistema dinámico en el que la unidad funcional de selección es la forma en que ese ecosistema cambia a lo largo del tiempo”, explica Sibai. Los elementos centrales de este nuevo marco se han publicado recientemente en la prestigiosa revista científica Trends in Cancer.

Esta perspectiva ofrece una mayor comprensión sobre la progresión del cáncer y permite responder a preguntas que la visión clásica no podía explicar. Como señala Sibai, “la comprensión estática solo podía darnos una idea de lo que está haciendo el tumor, pero no dónde y cuándo se producen estos cambios”, y añade un ejemplo: “¿por qué en los estados premalignos observamos grupos de células con mutaciones críticas, pero todavía no hay un tumor visible? Desde esta nueva perspectiva del ecosistema de hallmarks espacio-temporal, esto significa que probablemente esos tejidos aún no han alcanzado el punto de inflexión en las propiedades funcionales de ese ecosistema”.

Si comprendemos en profundidad cómo interactúan entre sí las diferentes poblaciones celulares dentro de un tumor en desarrollo, podríamos anticipar si ese entorno es propicio para la expansión maligna o no. Esto abriría al personal clínico un abanico más amplio de oportunidades para intervenir antes de que el cáncer llegue a desarrollarse.

En los próximos meses, este nuevo modelo se validará con datos reales mediante grandes cohortes de pacientes con información previa y posterior al tratamiento. Cuando esté plenamente operativo, ayudará al personal clínico a comprender mucho mejor los tumores de sus pacientes, “permitiéndoles plantear preguntas como qué ecosistemas han cambiado y a qué nichos concretos deben dirigirse, en lugar de centrarse en qué gen específico se está expresando”, en palabras de Sibai.

Combinando las herramientas adecuadas e integrando muestreos a gran escala con la ayuda de la IA, este marco proporcionará biomarcadores sofisticados que reflejen la naturaleza compleja de los tumores, lo que permitirá al personal clínico encontrar más rápidamente el tratamiento adecuado para cada paciente. Sibai señala que “este tipo de biomarcadores serán muy novedosos para la clínica, ya que aportarán una información clave que hasta ahora la genómica no había podido ofrecer”.

Esta investigación ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades español, la Fundación FERO-ASEICA y la Fundación “la Caixa”. No se han utilizado herramientas de IA generativa en la redacción de esta noticia.

Artículo de referencia: Mustafa Sibai, Martin Zacharias, Nicholas McGranahan, Mariam Jamal-Hanjani, Eduard Porta-Pardo. "Cancer in 4D: toward Spatiotemporal Hallmark Ecosystems". Trends in Cancer, 2026, ISSN 2405-8033, https://doi.org/10.1016/j.trecan.2026.01.004.