blog

Aug 06, 2023

Universidade de Wisconsin

Graças a algoritmos de aprendizado de máquina, pequenos pedaços de DNA flutuando na corrente sanguínea de pacientes com câncer podem ajudar os médicos a diagnosticar tipos específicos de câncer e a escolher o tratamento mais eficaz para eles.

Graças aos algoritmos de aprendizado de máquina, pequenos pedaços de DNA flutuando na corrente sanguínea de pacientes com câncer podem ajudar os médicos a diagnosticar tipos específicos de câncer e a escolher o tratamento mais eficaz para um paciente. A nova técnica de análise, criada por pesquisadores da Universidade de Wisconsin-Madison e publicada recentemente no Annals of Oncology, é compatível com equipamentos de teste de “biópsia líquida” já aprovados nos Estados Unidos e em uso em clínicas de câncer. Isto poderia acelerar o caminho do novo método para ajudar os pacientes. As biópsias líquidas dependem de simples coletas de sangue, em vez de retirar um pedaço de tecido canceroso de um tumor com uma agulha. “As biópsias líquidas são muito menos invasivas do que uma biópsia de tecido - o que pode até ser impossível de fazer em alguns casos, dependendo de onde está o tumor do paciente”, diz Marina Sharifi, professora de medicina e oncologista na Faculdade de Medicina da UW-Madison e Saúde pública. “É muito mais fácil fazê-los várias vezes ao longo da doença de um paciente para monitorar o estado do câncer e sua resposta ao tratamento”. Os tumores cancerosos liberam material genético, chamado DNA livre de células, na corrente sanguínea à medida que crescem. Mas nem todas as partes do DNA de uma célula cancerígena são susceptíveis de desaparecer. As células armazenam parte do seu DNA enrolando-o em bolas protetoras chamadas histonas. Eles desembrulham seções para acessar partes do código genético conforme necessário. Kyle Helzer, cientista de bioinformática da UW-Madison, diz que partes do DNA que contêm os genes que as células cancerígenas usam com frequência são desenroladas com mais frequência e, portanto, têm maior probabilidade de se fragmentar. DNA livre para identificar tipos de câncer”, acrescenta Helzer, que também é co-autor principal do estudo junto com Sharifi e o cientista Jamie Sperger. A equipe de pesquisa, liderada pelos autores seniores da UW-Madison, Shuang (George) Zhao, professor de oncologia humana, e Joshua Lang, professor de medicina, usou fragmentos de DNA encontrados em amostras de sangue de um estudo anterior de quase 200 pacientes (alguns com, alguns sem câncer) e novas amostras coletadas de mais de 300 pacientes tratados de câncer de mama, pulmão, próstata ou bexiga no UW-Madison e em outros hospitais de pesquisa do Big Ten Cancer Research Consortium. Os cientistas dividiram cada grupo de amostras em dois. Uma parte foi usada para treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar padrões entre os fragmentos de DNA livre de células, impressões digitais relativamente únicas, específicas para diferentes tipos de câncer. Eles usaram a outra parte para testar o algoritmo treinado. O algoritmo atingiu 80% de precisão, traduzindo os resultados de uma biópsia líquida tanto no diagnóstico de câncer quanto nos tipos específicos de câncer que afetam um paciente. Além disso, a abordagem de aprendizagem automática foi capaz de distinguir dois subtipos de cancro da próstata: a versão mais comum, o adenocarcinoma, e uma variante de rápido progresso chamada cancro da próstata neuroendócrino (NEPC), que é resistente às abordagens de tratamento padrão. Como o NEPC é muitas vezes difícil de distinguir do adenocarcinoma, mas requer uma acção agressiva, coloca oncologistas como Lang e Sharifi numa situação difícil. “Atualmente, a única forma de diagnosticar NEPC é através de uma biópsia por agulha do local do tumor, e pode ser difícil obter uma resposta conclusiva a partir desta abordagem, mesmo que tenhamos uma elevada suspeita clínica de NEPC”, diz Sharifi. “As biópsias líquidas têm vantagens”, acrescenta Sperger, “porque você não precisa saber em qual local do tumor fazer a biópsia e é muito mais fácil para o paciente obter uma coleta de sangue padrão”. As amostras de sangue foram processadas usando tecnologia de sequenciamento de DNA livre de células, comercializada pela Integrated DNA Technologies, com sede em Iowa. A utilização de painéis padrão como os actualmente existentes na clínica é um desvio – que pode reduzir o tempo e o custo dos testes – de outros métodos de análise “fragmentómica” do ADN do cancro em amostras de sangue. “A maioria dos painéis comerciais foi desenvolvida em torno dos genes cancerígenos mais importantes que indicam certos medicamentos para tratamento, e sequenciam esses genes selecionados”, diz Zhao. “O que mostramos é que podemos usar esses mesmos painéis e os mesmos genes-alvo para observar a fragmentômica do DNA livre de células em uma amostra de sangue e identificar o tipo de câncer que um paciente tem”. O núcleo de biomarcadores circulantes e a equipe orientada para doenças de bioespécimes do UW Carbone Cancer Center contribuíram para a coleta de centenas de amostras de pacientes do estudo.