La biología del cáncer explora cómo las células sanas se transforman en enfermedades que afectan a millones, desentrañando los mecanismos moleculares que impulsan su crecimiento y dispersión. Este campo busca comprender no solo qué sale mal en nuestro código genético, sino también cómo el cuerpo responde y cómo podemos intervenir con estrategias más inteligentes. En Gist.Science, hacemos que este conocimiento complejo sea accesible para todos, eliminando las barreras del lenguaje técnico sin perder el rigor científico.

Nuestra plataforma procesa cada nuevo preimpreso publicado en bioRxiv dentro de esta categoría, transformando hallazgos brutos en resúmenes claros y detallados. Ofrecemos tanto explicaciones en lenguaje sencillo para el público general como análisis técnicos profundos para investigadores, asegurando que la información más reciente llegue a tiempo y sea comprensible. A continuación, encontrará los últimos estudios en biología del cáncer que hemos analizado recientemente.

Co-targeting an AMPK--MAPK axis reprograms CAFs and suppresses PDAC

Este estudio identifica una vulnerabilidad metabólica en el adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) vinculada a la reducción de ácido acético derivado del microbioma, demostrando que la co-orientación de las vías AMPK y MAPK reprograma los fibroblastos asociados al cáncer y suprime el crecimiento tumoral en modelos experimentales.

Yamamura, R., Satoh, Y., Fukuda, J., Kimura, T., Otsuka, T., Sekiya, S., Hirata, T., Hata, S., Sato, R., Kamijo, C., Moriguchi, T., Kosuge, S., Kato, T., Urano, Y., Hatanaka, K. C., Tyakht, A. V., Har (…)2026-03-18📄 cancer biology

Early microglial activation in the TME enables FLASH-RT to eradicate medulloblastoma while promoting neuron-astrocyte crosstalk to minimize toxicity in the hippocampus

Este estudio demuestra que la radioterapia FLASH en un modelo de meduloblastoma no solo erradica el tumor mediante la activación microglial, sino que también protege el hipocampo de la neurotoxicidad al promover un crosstalk entre neuronas y astrocitos que minimiza la inflamación y preserva la función cognitiva.

Knol, M., Franco Perez, J., Almeida, A., Kunz, L. v., Petit, B., Job, A., Ollivier, J., Romero, C. J., Jansen, J., Grilj, V., Limoli, C., Vozenin, M.-C., Ballesteros Zebadua, P.2026-03-18📄 cancer biology

The pyruvate branch point controls lymphoid cancer cell dissemination

Este estudio demuestra que el punto de ramificación del piruvato actúa como un interruptor metabólico que controla la diseminación de células cancerosas linfoides mediante la reprogramación del ciclo de Krebs y la activación de la señalización mROS/HIF-1α, revelando así un objetivo terapéutico potencial.

Khan, H., John, S., Roy, S., Farhan, M., Hoang, N. M., Buethe, P., Prasad, A., Nihal, A., Yang, D. T., Rui, L., Fan, J., Schieke, S. M.2026-03-18📄 cancer biology

SRRM1 coordinates an alternative splicing program that promotes expression of oncogenic protein isoforms.

El estudio demuestra que la proteína SRRM1 coordina un programa de splicing alternativo que promueve la expresión de isoformas onogénicas, como las de NUMB y otros genes clave, impulsando así la proliferación tumoral y la resistencia a la apoptosis en varios tipos de cáncer.

Othman, K., Viola, L., Fatima, H., Lapierre, J., Macleod, G. J., Simpson, C., Chu, C., Zhang, Y., Angers, S., Saulnier, O., McGlade, C. J.2026-03-17📄 cancer biology

Long-Read Transcriptome Sequencing and Functional Validation Reveals Novel and Oncogenic Gene Fusions in Fusion Panel-Negative Gliomas

Este estudio demuestra que el uso de secuenciación de lectura larga de ARN combinada con validación funcional en *Drosophila* permite identificar y priorizar fusiones génicas oncocénicas novedosas en gliomas que pasan desapercibidas para los paneles de secuenciación de lectura corta dirigidos.

Rybacki, K., Cha, E. N. Y., Deutsch, H. M., Gaudet, E., Ahsan, M. U., Xu, F., Chan, J., Li, M., Song, Y., Wang, K.2026-03-17📄 cancer biology

A network-based deep learning model integrating subclonal architecture for therapy response prediction in cancer

El estudio presenta SubNetDL, un modelo de aprendizaje profundo basado en redes que integra perfiles de mutaciones subclonales y redes de interacción proteína-proteína para predecir de manera robusta e interpretable la respuesta al tratamiento en diversos tipos de cáncer y modalidades terapéuticas.

Kim, S., Ha, D., Nam, A.-r., Cheong, S., Lee, J., Kim, S., Park, S.2026-03-17📄 cancer biology

Spatial Agent-Based Modeling and Interpretable Machine Learning Predict Combination Therapy Response in HER2-Heterogeneous Breast Cancer

Este estudio presenta un marco integrado que combina un modelo basado en agentes espaciales y aprendizaje automático interpretable para demostrar que la terapia combinada dirigida a poblaciones HER2-positivas y HER2-negativas supera la resistencia tumoral causada por la heterogeneidad y la plasticidad fenotípica en el cáncer de mama.

Rahman, N., Jackson, T. L.2026-03-17📄 cancer biology

Evidence that the protein phosphatase activity of PTEN contributes to embryonic development and tumour suppression in mice

Este estudio demuestra que, además de su actividad lipídica, la actividad fosfatasa sobre proteínas de PTEN es esencial para el desarrollo embrionario y la supresión tumoral en ratones, ya que la pérdida selectiva de esta función provoca letalidad embrionaria y un aumento en la incidencia de tumores.

Tibarewal, P., Spinelli, L., Kriplani, N., Wise, H., Poncet, N., Marzano, G., Anderson, K. E., Grzes, K. M., Varyova, Z., Adil, M., Downes, C. P., Hawkins, P. T., Stephens, L. R., Storey, K. G., Cantr (…)2026-03-17📄 cancer biology

POLQ-driven repair scars shape the immunogenic landscape of homologous recombination-deficient pancreatic cancer

Este estudio demuestra que las cicatrices de reparación MMEJ impulsadas por POLQ en el cáncer de páncreas deficiente en recombinación homóloga generan neoantígenos y reorganizan el microambiente tumoral hacia un estado inmunogénico favorable, lo que se asocia con mejores resultados clínicos y ofrece nuevas dianas para la inmunoterapia.

Park, W., Umeda, S., Hilmi, M., O'Connor, C. A., Sharma, R., Tezcan, N., Zhang, H., Zhu, Y., Schwartz, C., Yaqubie, A., Varghese, A. M., Soares, K., Florou, V., Kim, D., Maron, S., Argiles, G., Balogu (…)2026-03-17📄 cancer biology