El cáncer de ovario sigue siendo una enfermedad letal caracterizada por una profunda resistencia terapéutica, en gran parte orquestada por un complejo microambiente tumoral (TME) gobernado por la conversación metabolismoinmunidad. Esta revisión se centra en la dinámica espacio-temporal del eje metabolismo-inmunidad en la progresión y resistencia del cáncer de ovario, con especial énfasis en cómo las tecnologías multi-ómicas espaciales de vanguardia revelan capas previamente no reconocidas de heterogeneidad intratumoral y organización geográfica que no pueden capturarse mediante análisis globales. Utilizando herramientas como MALDI-MSI, GeoMx DSP y CODEX, estos enfoques permiten el mapeo de alta resolución y resolución espacial de gradientes de metabolitos (p. ej., lactato, lípidos, quinurenina), nichos de células inmunitarias y puntos de control inmunometabólicos dentro de regiones tumorales específicas. Dicho perfilado espacial revela cómo la reprogramación metabólica—glicólisis, metabolismo de lípidos y glutaminólisis desregulados—impulsa la inmunosupresión localizada y la quimiorresistencia a través de interacciones específicas por compartimientos entre células tumorales, fibroblastos asociados al cáncer (CAFs), adipocitos y poblaciones inmunitarias. Estas perspectivas geográficamente definidas remodelan nuestra comprensión del fracaso terapéutico y destacan vulnerabilidades precisas y conscientes de la localización. En consecuencia, proponemos estrategias terapéuticas informadas espacialmente, incluyendo la inhibición regional de la glicólisis, bloqueo de glutaminasa, interferencia en la vía lipídica y su combinación racional con inhibidores de puntos de control inmunitarios (ICIs), para interrumpir circuitos metabólico-inmunes patogénicos y mejorar los resultados de la inmunoterapia. Mirando hacia adelante, los avances en imagenología espacial in vivo, modulación de la microbiota intestinal y marcos integradores multi-ómicos impulsados por IA prometen un tratamiento verdaderamente personalizado del cáncer de ovario.
Wang et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.