One Biosciences obtiene perfiles transcriptómicos a partir de muestras FFPE rutinarias y acerca el análisis unicelular a la oncología clínica. One Biosciences validó un flujo de trabajo que genera perfiles de expresión de ARN con resolución unicelular a partir de muestras tumorales fijadas en formalina e incluidas en parafina —FFPE—, el formato utilizado habitualmente por los servicios de anatomía patológica. Su plataforma OneMap™ procesa cada muestra individualmente y produce un informe estandarizado apoyado por inteligencia artificial.

Aspectos clave

• El método utiliza muestras FFPE producidas rutinariamente en hospitales.
• El estudio incluyó 88 análisis de núcleo único, seis tipos de cáncer y cuatro instituciones.
• Entre las muestras se incluyeron 36 biopsias con aguja gruesa.
• La reproducibilidad técnica alcanzó una correlación mediana superior a 0,92.
• El flujo funcionó con bloques archivados durante aproximadamente una década.
• OneMap™ identifica tipos celulares y mide su actividad génica.
• La plataforma genera un informe estandarizado para un paciente a la vez.
• Los resultados fueron difundidos como preprint en bioRxiv y aún no representan una validación clínica definitiva.

Perfiles tumorales unicelulares desde muestras de patología rutinaria

París, Francia, 31 de julio de 2026.— One Biosciences anunció resultados que respaldan la posibilidad de obtener perfiles transcriptómicos con resolución unicelular a partir de las mismas muestras anatomopatológicas utilizadas habitualmente en la atención oncológica. El método emplea cortes delgados de tejidos fijados en formalina e incluidos en parafina, conocidos como muestras FFPE, y los procesa mediante secuenciación de ARN de núcleo único. Posteriormente, la plataforma OneMap™ utiliza inteligencia artificial para identificar las poblaciones celulares presentes, medir su actividad génica y generar un informe estandarizado por muestra.

La investigación fue desarrollada junto con especialistas del Centre Léon Bérard, el Hôpital Bichat–Claude Bernard, el Institut Curie y el Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Los resultados fueron publicados como preprint en bioRxiv, por lo que todavía no han completado el proceso formal de revisión por pares.

El tumor como un ecosistema de células diferentes

Los tumores no están formados únicamente por células cancerosas. También contienen células inmunitarias, tejido conectivo, vasos sanguíneos y otras poblaciones que pueden influir en el crecimiento tumoral, la respuesta al tratamiento y el desarrollo de resistencia.

Cada tumor es un ecosistema único compuesto por numerosos tipos de células, algunas cancerosas y otras no. El perfilado unicelular nos permite comprender qué son esas células, qué están haciendo y cómo podrían afectar potencialmente los resultados del tratamiento”, explicó Helena Yu, oncóloga médica torácica del Memorial Sloan Kettering Cancer Center.

Las pruebas moleculares convencionales suelen medir una señal promedio producida por millones de células. Aunque este enfoque proporciona información clínicamente valiosa, puede ocultar poblaciones minoritarias relevantes, incluidas células resistentes al tratamiento o componentes inmunitarios que influyen en el microambiente tumoral. El análisis unicelular separa esas señales y permite observar la actividad de diferentes tipos celulares dentro de una misma muestra.

La barrera de las muestras clínicas

Hasta ahora, numerosos estudios unicelulares dependían de tejido fresco o congelado, procedimientos de preparación especializados y procesamiento por lotes. Esas condiciones dificultaban su incorporación a la práctica clínica, donde la mayoría de los tejidos se conserva mediante formalina y parafina.

Hasta ahora, este tipo de análisis requería muestras y flujos de trabajo diferentes de los que utilizamos en la atención clínica. Este estudio demuestra que podemos realizarlo a partir de las mismas muestras que ya recolectamos”, añadió Yu.

La disponibilidad de archivos FFPE representa una ventaja potencial para la investigación traslacional. Los hospitales y centros oncológicos conservan grandes colecciones de tejidos asociadas con diagnósticos, tratamientos y evolución de pacientes. Poder analizarlas con resolución unicelular permitiría estudiar retrospectivamente la biología tumoral sin depender exclusivamente de nuevas biopsias.

Validación en seis tipos de cáncer

El estudio incluyó muestras de cáncer de:

• Vejiga;
• Mama;
• Colon;
• Pulmón;
• Ovario;
• Páncreas.

Los investigadores realizaron 88 experimentos de secuenciación de núcleo único, entre ellos 36 correspondientes a biopsias con aguja gruesa. La selección incluyó diferentes instituciones, regiones, tipos de muestras y tumores para reflejar parte de la variabilidad presente en la práctica clínica real. El ensayo produjo mediciones reproducibles de la composición celular y de la expresión génica desagregada por tipo de célula.

Alta reproducibilidad entre muestras replicadas

La reproducibilidad técnica fue elevada. El estudio reportó una correlación mediana superior a 0,92 en las proporciones de tipos celulares entre análisis replicados. Esta consistencia es relevante porque una herramienta destinada al entorno clínico debe ofrecer resultados comparables cuando una misma muestra se procesa repetidamente. Las estimaciones automatizadas de infiltración inmunitaria también mostraron una correspondencia estrecha con las evaluaciones realizadas por patólogos sobre los linfocitos infiltrantes de tumor.

El resultado sugiere que la plataforma puede recuperar computacionalmente señales celulares que tradicionalmente requieren evaluación microscópica especializada. Sin embargo, no implica que el sistema sustituya al patólogo: su valor potencial reside en complementar la interpretación humana con información molecular más detallada.

Bloques archivados y biopsias con poco tejido

El flujo de trabajo funcionó con bloques FFPE archivados durante aproximadamente diez años y con biopsias que contenían cantidades muy reducidas de tejido. Esta característica puede ser relevante en oncología, donde algunas lesiones son pequeñas, difíciles de alcanzar o solo permiten obtener una cantidad limitada de material. One Biosciences afirma que su método necesita una fracción del tejido requerido por generaciones anteriores de análisis unicelular. Reducir el consumo de muestra permitiría preservar material para pruebas diagnósticas adicionales, reevaluaciones o estudios posteriores.

Qué hace OneMap™

OneMap™ es una plataforma integral de perfilado molecular unicelular que combina procesamiento bioinformático e inteligencia artificial.

El flujo puede resumirse en cuatro etapas:

1. Se obtiene un corte delgado de una muestra FFPE.
2. Se aíslan los núcleos celulares y se secuencia su ARN.
3. OneMap™ identifica los diferentes tipos de células presentes.
4. El sistema mide la actividad génica de cada población y produce un informe estandarizado.

A diferencia de algunos métodos anteriores, que requerían analizar grandes grupos de muestras simultáneamente, la plataforma está diseñada para procesar y reportar una muestra individual.

Este estudio valida nuestra plataforma unicelular, que funciona con las láminas anatomopatológicas ordinarias que todos los hospitales ya producen, necesita solo una fracción del tejido y entrega un informe estandarizado para un paciente a la vez”, señaló Vincent Miller, presidente ejecutivo de One Biosciences.

Dianas para conjugados anticuerpo-fármaco

El estudio también informó que el ensayo pudo cuantificar dianas clínicamente relevantes asociadas con los conjugados anticuerpo-fármaco. Estos tratamientos combinan un anticuerpo capaz de reconocer una proteína específica de la célula tumoral con una carga farmacológica diseñada para destruirla. Conocer qué tipos de células expresan una determinada diana —y en qué proporción— podría aportar información más detallada que una medición promedio de toda la muestra.

No obstante, la capacidad analítica para detectar una diana no demuestra por sí sola que el perfil unicelular pueda predecir la respuesta de un paciente. Esa utilidad deberá evaluarse mediante estudios clínicos diseñados específicamente para relacionar los perfiles con tratamientos y resultados.

Una posible capa adicional para la medicina de precisión

One Biosciences plantea el perfilado unicelular como complemento, no como reemplazo, de las pruebas moleculares convencionales. Los análisis masivos o bulk continúan siendo fundamentales para identificar mutaciones, alteraciones genómicas y biomarcadores. El perfilado unicelular añade otra dimensión: permite determinar en qué poblaciones se encuentran determinadas señales y cómo interactúan las células dentro del tumor. Esta información podría contribuir a:

• Comprender mecanismos de resistencia;
• Identificar subpoblaciones tumorales poco frecuentes;
• Evaluar la composición inmunitaria;
• Seleccionar mejor a participantes para ensayos clínicos;
• Estudiar dianas terapéuticas por tipo celular;
• Investigar diferencias entre el tumor primario y sus metástasis.

Los estudios en curso explorarán si estos perfiles pueden mejorar la selección de pacientes y aportar información útil para decisiones terapéuticas.

De la factibilidad analítica a la utilidad clínica

Los resultados presentados validan principalmente la factibilidad técnica y la reproducibilidad analítica del flujo de trabajo. Todavía no demuestran que OneMap™ mejore la supervivencia, prediga con precisión la respuesta a un tratamiento o cambie las decisiones clínicas de manera beneficiosa. Para alcanzar ese nivel de evidencia se necesitarán estudios prospectivos, comparación con métodos establecidos y validación en cohortes independientes. Esta distinción es particularmente importante en medicina de precisión: una tecnología puede medir correctamente una señal biológica sin que esa medición tenga todavía una utilidad clínica demostrada.

Datos citables

• Participaron cuatro instituciones clínicas y de investigación.
• El conjunto incluyó 88 experimentos de núcleo único.
• Se estudiaron seis tipos de cáncer.
• Se analizaron 36 biopsias con aguja gruesa.
• La correlación mediana entre réplicas fue superior a 0,92.
• El método funcionó con bloques archivados durante aproximadamente diez años.
• El flujo procesó muestras con cantidades muy reducidas de tejido.
• OneMap™ produce un informe estandarizado para una muestra individual.
• El estudio fue difundido como preprint en bioRxiv.

Preguntas y respuestas para comprender la tecnología

¿Qué diferencia existe entre transcriptómica masiva y unicelular?

La transcriptómica masiva combina el ARN de millones de células y produce una señal promedio. La transcriptómica unicelular o de núcleo único separa las señales para mostrar qué genes están activos en cada población celular.

¿Por qué se utilizan núcleos en lugar de células completas?

Los tejidos fijados en formalina e incluidos en parafina dificultan recuperar células intactas. Los núcleos pueden conservar información de expresión génica suficiente para realizar análisis transcriptómicos en muestras archivadas.

¿Qué ventaja ofrecen las muestras FFPE?

Son el estándar de conservación en anatomía patológica y existen millones de bloques archivados en hospitales. Poder analizarlos evita depender únicamente de muestras frescas y facilita estudios retrospectivos.

¿OneMap™ puede sustituir el diagnóstico del patólogo?

El estudio no sustenta esa conclusión. La plataforma puede aportar información molecular y automatizar parte del análisis, pero la interpretación diagnóstica y clínica continúa requiriendo profesionales especializados.

¿El método ya puede recomendar tratamientos?

No de manera validada. Los datos muestran que puede medir composición celular, expresión génica y algunas dianas terapéuticas. Su capacidad para guiar decisiones deberá comprobarse en estudios clínicos adicionales.

¿Qué significa que el estudio sea un preprint?

Significa que los autores difundieron los resultados antes de completar la revisión formal por expertos independientes. El preprint facilita el debate científico, pero sus conclusiones pueden cambiar durante la evaluación y publicación definitiva.

Knowledge Layer | Glosario

• Transcriptómica unicelular: análisis de la actividad de los genes en células individuales para identificar poblaciones, estados funcionales y diferencias dentro de un tejido.
• Secuenciación de ARN de núcleo único —snRNA-seq—: técnica que analiza el ARN contenido en núcleos celulares, especialmente útil cuando no es posible recuperar células completas.
• FFPE: sigla de formalin-fixed, paraffin-embedded; método que fija tejidos con formalina y los conserva dentro de bloques de parafina para su análisis anatomopatológico.
• Microambiente tumoral: conjunto de células tumorales, inmunitarias, vasculares y estructurales que rodean e interactúan dentro de un tumor.
• Linfocitos infiltrantes de tumor —TIL—: células del sistema inmunitario presentes dentro o alrededor del tejido tumoral y potencialmente relacionadas con la respuesta inmunitaria contra el cáncer.
• Expresión génica: proceso mediante el cual la información de un gen se utiliza para producir ARN y proteínas que determinan la actividad de una célula.
• Perfilado molecular masivo —bulk profiling—: análisis que combina la señal de todas las células de una muestra y genera un promedio molecular.
• Conjugado anticuerpo-fármaco —ADC—: terapia que une un anticuerpo dirigido contra una diana tumoral con una sustancia citotóxica para transportarla hacia determinadas células.
• Preprint: manuscrito científico difundido públicamente antes de pasar por la revisión formal de pares académicos.

¿Por qué es importante?

Utilizar muestras FFPE rutinarias podría acercar el perfilado unicelular a hospitales y estudios clínicos sin exigir tejidos frescos ni grandes cantidades de material. La posibilidad de observar cada población celular amplía la comprensión del tumor, aunque su impacto terapéutico todavía debe demostrarse mediante evidencia clínica prospectiva.

Visión Estratégica

La oncología de precisión avanza desde la búsqueda de una mutación dominante hacia la comprensión del tumor como un ecosistema dinámico. Integrar transcriptómica unicelular, patología e inteligencia artificial podría revelar por qué pacientes con diagnósticos similares responden de manera diferente. El valor estratégico de OneMap™ reside en utilizar muestras que los hospitales ya producen y conservan, reduciendo una barrera logística histórica. Sin embargo, la transición desde una plataforma técnicamente reproducible hacia una herramienta clínica requerirá validación regulatoria, interoperabilidad, explicabilidad y evidencia de que sus informes mejoran decisiones y resultados. La medicina del futuro no dependerá únicamente de generar más datos, sino de convertirlos en conocimiento verificable y accesible para cada paciente.

Tu Opinión Importa ツ

Las muestras de patología que hoy sirven para confirmar un diagnóstico podrían contener información mucho más profunda sobre las células que forman cada tumor y su posible respuesta al tratamiento.

¿El perfilado unicelular debería incorporarse progresivamente a la atención oncológica o reservarse todavía para investigación y ensayos clínicos?

¿Cómo deberían explicarse estos análisis a los pacientes para evitar que una mayor cantidad de datos genere expectativas terapéuticas antes de contar con evidencia suficiente?

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