Pesquisadores ensinam computador a detectar tumores agressivos - Revista Onco&
Sofia Moutinho 20 de abril de 2018 GenéticaNotícias
Estudo com inteligência artificial chegou a índice que identifica células de tumor semelhantes a células-tronco, o que indica agressividade e resistência a tratamentos
Células-tronco são apontadas como esperança para o tratamento de muitas enfermidades. Por outro lado, quando uma célula de tumor se parece com uma célula-tronco, é um mal sinal, indicando agressividade. Um grupo de pesquisadores da USP de Ribeirão Preto, em colaboração internacional, desenvolveu um índice que identifica o quanto uma célula de câncer se assemelha à célula-tronco. Essa medida pode fornecer informações sobre o prognóstico da doença e servir de base para a escolha da terapia e de alvos para desenvolvimento de novas medicamentos.
O índice, divulgado na revista Cell, mede a desdiferenciação oncogênica dos tumores, isso significa que ele aponta o quão diferenciadas as células são. Sabe-se que algumas células de câncer, assim como as células-tronco presentes na formação do embrião, têm a habilidade de se transformarem rapidamente em diferentes tipos de tecido e se replicarem. Quanto mais células com essa característica um tumor tiver, mais agressivo ele é e mais resistente ao tratamento. Células com essas características são comumente encontradas em tumores metastáticos.
"O câncer usa mecanismos presentes na embriogênese e nas células-tronco para se multiplicar e espalhar pelo corpo, sabemos que tumores agressivos ativam ou reativam alguns mecanismos que eram presentes nas células-tronco e que não são nas células adultas comuns", explica a farmacêutica Tathiane Malta, responsável pelo estudo na USP.
Para chegar ao índice, os pesquisadores usaram um sistema de inteligência artificial que analisou o genoma de 12 mil amostras de 33 tipos de tumores presentes no consórcio internacional The Cancer Genome Atlas (TCGA).
O programa foi ensinado a identificar células com características de células-tronco, olhando para fatores como metilação de DNA e RNA, e então indicar o quão parecidas com células-tronco as amostras de células de tumor são.
"Selecionamos assinaturas biológicas das células-tronco normais e 'ensinamos' o computador que aquele era o perfil molecular de uma célula tronco normal", explica a pesquisadora. "Assim o computador pode analisar uma dada amostra de tumor para dizer o quão parecida ela é com a célula tronco saudável, o que indica sua agressividade."
Aplicação na rotina clínica
O índice varia de 0 (quando a amostra tem poucas características moleculares das células-tronco) a 1 (máximo de semelhança com células-tronco). Ele foi validado com tumores de bancos de tumores e pode ser aplicado a qualquer tipo de câncer. A ideia é que o índice possa ser um dia usado na prática clínica para guiar o médico em relação a sua escolha de tratamento.
"O índice pode servir como um parâmetro adicional, além da histopatologia e dos marcadores sanguíneos por exemplo, para auxiliar na definição do tratamento", diz Malta.
Para esse índice ser aplicado na rotina é preciso que analisemos o DNA e RNA das amostras de tumores. Com esse material podemos aplicar a metodologia que desenvolvemos e determinar o índice dos pacientes. Esse índice pode servir com uma informação adicional para o médico auxiliando na determinação do melhor tratamento para aquele paciente."
Além disso, o índice pode ser usado para entender melhor as características dos tumores e pensar em novas terapias e estratégias de combate. "Os do nosso trabalho vão abrir caminho para novas terapias e vacinas a base de células-tronco contra o câncer, conta um dos pesquisadores internacionais do projeto, Maciej Wiznerowicz, líder do grupo de trabalho do TCGA Stemness Analysis Working Group.
Malta conta que em análises in silico sua equipe já identificou algumas drogas com potencial de agir nas vias moleculares ativas tanto em tumores e quando nas células-tronco. Mais estudos serão necessários para validar essas potenciais estratégias. O grupo também já planeja expandir o teste do índice para um maior número de tumores.