Tempus AI anuncia 31 resúmenes para presentación en la reunión anual de la AACR

Tempus AI (TEM) anunció la aceptación de 31 resúmenes —incluida una presentación oral— para la Reunión Anual 2026 de la Asociación Americana para la Investigación del Cáncer (AACR, por sus siglas en inglés), que se llevará a cabo del 17 al 22 de abril en San Diego.

Tempus organizará una sesión en el Exhibitor Spotlight Theater el lunes 20 de abril de 2026, de 10:00 a 11:00 AM PST, en el Theater B del Sails Pavilion. En la sesión titulada “Beyond the Pilot: Scaling Multimodal AI and Lab-in-the-Loop for Breakthrough R&D” (Más allá del piloto: Escalando la IA multimodal y el modelo Lab-in-the-Loop para I+D de vanguardia), Sasser y Neil Bence, PhD, vicepresidente sénior del Protein Homeostasis Thematic Research Center en Bristol Myers Squibb, explorarán cómo la combinación de conocimientos moleculares profundos con pruebas funcionales de alto rendimiento en un entorno Lab-in-the-Loop puede acelerar descubrimientos importantes.

Los aspectos más destacados de la investigación de Tempus que se presentarán en la conferencia de este año incluyen:

Coocurrencia de fusiones génicas e inestabilidad de microsatélites define un subtipo clínicamente distinto de cáncer colorrectal: La investigación sobre la coocurrencia de fusiones génicas e inestabilidad de microsatélites en 30,884,099 pacientes con cáncer colorrectal reveló que las fusiones clínicamente relevantes están significativamente enriquecidas en tumores MSI (inestabilidad de microsatélites) frente a tumores MSS (microsatélites estables). Estos hallazgos sugieren que el impacto clínico de las fusiones génicas está mediado por el estado MSI, lo que define un subtipo molecular distinto de cáncer colorrectal que puede influir en la estratificación terapéutica.

Presentación oral: Evidencia del mundo real de la mutación KMT2C como biomarcador de sensibilidad a la terapia basada en platino en tumores sólidos: Los investigadores utilizaron Tempus Lens para definir una cohorte del mundo real de 143,961 pacientes con tumores sólidos tomada de la base de datos multimodal de Tempus. Buscaban determinar si las mutaciones en KMT2C son un biomarcador de sensibilidad a la quimioterapia basada en platino. Su análisis mostró que los pacientes con mutaciones en KMT2C tuvieron una mejora significativa en la supervivencia global del mundo real después del tratamiento con terapias basadas en platino (PBC) en comparación con los pacientes sin la mutación. El beneficio en supervivencia fue más marcado en cáncer colorrectal, donde los pacientes con la mutación tuvieron una mediana de supervivencia global del mundo real (rwOS) de 51.0 meses frente a 25.3 meses en aquellos sin la mutación. Estos hallazgos, validados en el conjunto de datos AACR Genie, apoyan a KMT2C como un biomarcador predictivo de respuesta a terapias basadas en platino —particularmente en cáncer colorrectal (CRC) y cánceres gastrointestinales (GI)—, con estudios de laboratorio en curso para aclarar los mecanismos.

Análisis de la expresión de ARN de 47 proteínas de superficie celular en pacientes del mundo real con cáncer de pulmón de células pequeñas: El equipo de investigación llevó a cabo un análisis exploratorio de la expresión de 56 proteínas de superficie celular en 1,353 pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas para identificar patrones de expresión diferencial entre subtipos, estadios de la enfermedad y estados de tratamiento. Aprovechando datos de secuenciación de ADN (DNA-seq) Tempus xT y de secuenciación de ARN (RNA-seq) Tempus xR, el estudio identificó expresión específica por subtipo.

El aprendizaje automático predice la función retenida del retinoblastoma en pacientes del mundo real con cáncer de pulmón de células pequeñas: Para cuestionar la creencia de larga data de que el supresor tumoral del retinoblastoma está siempre inactivo en el cáncer de pulmón de células pequeñas, el equipo de investigación desarrolló un modelo de aprendizaje automático para predecir la función de RB. Usando datos genómicos y transcriptómicos de una cohorte del mundo real de aproximadamente 1,400 pacientes con SCLC (cáncer de pulmón de células pequeñas), el modelo encontró que casi el 30% de los pacientes con alteraciones genómicas en RB1 aún mostraban evidencia de función de RB a nivel transcripcional.

La agrupación basada en biomarcadores de RNA-seq relacionados con la respuesta inmune revela respuestas heterogéneas a la inmunoterapia y orienta estrategias específicas por subtipo en CPNM metastásico: Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas metastásico (mNSCLC) muestran respuestas muy variables a la inmunoterapia de primera línea combinada con quimioterapia, pero la biología inmune subyacente que impulsa estas diferencias sigue poco comprendida. En una cohorte del mundo real de 2,235 pacientes con mNSCLC de la base de datos de Tempus, una agrupación no supervisada basada en RNA-seq usando marcadores inmunes identificó cuatro subtipos inmunes biológicamente distintos.

Validación de algoritmos de predicción por IHQ para HER2, TROP2 y NECTIN4 para el ensayo ADC MATCH: Para facilitar la selección de pacientes para el ensayo clínico ADC MATCH, los investigadores validaron algoritmos basados en RNA-seq diseñados para identificar pacientes con alta probabilidad de dar positivo para HER2, TROP2 y NECTIN4 mediante inmunohistoquímica (IHQ).

Detección de fusiones oncogénicas raras mediante secuenciación concurrente de ADN y ARN de nueva generación en un entorno clínico pan-tumoral: Mediante el análisis retrospectivo de registros desidentificados de 74,182 pacientes con cáncer avanzado, este estudio cuantificó el beneficio clínico de realizar pruebas concurrentes de ADN y ARN para identificar fusiones oncogénicas raras.