Tecnologia ultrassensível de biópsia líquida detecta câncer antes dos métodos padrão
Última revisão: 14.06.2024
Todo o conteúdo do iLive é medicamente revisado ou verificado pelos fatos para garantir o máximo de precisão factual possível.
Temos diretrizes rigorosas de fornecimento e vinculamos apenas sites de mídia respeitáveis, instituições de pesquisa acadêmica e, sempre que possível, estudos médicos revisados por pares. Observe que os números entre parênteses ([1], [2], etc.) são links clicáveis para esses estudos.
Se você achar que algum dos nossos conteúdos é impreciso, desatualizado ou questionável, selecione-o e pressione Ctrl + Enter.
Um método que usa inteligência artificial para detectar DNA tumoral no sangue demonstrou sensibilidade sem precedentes na previsão da recorrência do câncer, de acordo com um estudo liderado por cientistas da Weill Cornell Medical School, NewYork-Presbyterian, New York Genome Center (NYGC) e Memorial Sloan Kettering (MSK). A nova tecnologia tem o potencial de melhorar o tratamento do câncer, detectando recidivas muito precocemente e monitorando de perto a resposta do tumor à terapia.
Em um estudo publicado em 14 de junho na revista Nature Medicine, pesquisadores mostraram que foram capazes de treinar um modelo de aprendizado de máquina, um tipo de plataforma de inteligência artificial, para detectar DNA tumoral circulante (ctDNA) com base em dados de sequenciamento de DNA de pacientes. Exames de sangue com altíssima sensibilidade e precisão. Eles demonstraram com sucesso a tecnologia em pacientes com câncer de pulmão, melanoma, câncer de mama, câncer de cólon e pólipos pré-cancerosos de cólon.
“Conseguimos obter melhorias significativas na relação sinal-ruído, permitindo-nos, por exemplo, detectar a recorrência do câncer meses ou até anos antes dos métodos clínicos padrão”, disse o co-autor do estudo, Dr. Dan Landau, professor de medicina no Departamento de Hematologia e Oncologia Médica da Weill Cornell Medical School e membro principal do New York Genome Center.
O coautor e primeiro autor do estudo foi o Dr. Adam Widman, pós-doutorado no laboratório de Landau e também oncologista de mama no MSK. Outros primeiros autores foram Minita Shah de NYGC, Dra. Amanda Friedendahl da Universidade de Aarhus e Daniel Halmos de NYGC e Weill Cornell Medical School.
A tecnologia de biópsia líquida há muito tempo não consegue concretizar seu grande potencial. A maioria das abordagens existentes tem como alvo conjuntos relativamente pequenos de mutações associadas ao câncer que muitas vezes são muito raras no sangue para serem detectadas de forma confiável, levando à subestimação das recorrências do câncer.
Há vários anos, o Dr. Landau e seus colegas desenvolveram uma abordagem alternativa baseada no sequenciamento do genoma completo do DNA em amostras de sangue. Eles mostraram que muito mais “sinal” poderia ser coletado dessa forma, permitindo uma detecção mais sensível e logisticamente mais fácil do DNA tumoral. Desde então, esta abordagem tem sido cada vez mais adotada pelos desenvolvedores de biópsias líquidas.
No novo estudo, os pesquisadores deram um passo adiante, usando uma estratégia avançada de aprendizado de máquina (semelhante à usada em aplicativos populares de IA, como o ChatGPT) para detectar padrões sutis no sequenciamento de dados, especificamente para distinguir padrões indicativos de presença. De câncer, a partir de padrões que indicam erros de sequenciamento e outros “ruídos”.
Em um teste, os pesquisadores treinaram seu sistema, que chamaram de MRD-EDGE, para reconhecer mutações tumorais específicas de pacientes em 15 pacientes com câncer de cólon. Após a cirurgia e a quimioterapia, o sistema previu, com base em dados sanguíneos, que nove deles ainda tinham câncer. Em cinco destes pacientes, a recidiva foi detectada vários meses depois por métodos menos sensíveis. No entanto, não houve falsos negativos: nenhum dos pacientes considerados livres de DNA tumoral pelo MRD-EDGE apresentou recidiva durante o período do estudo.
O MRD-EDGE demonstrou sensibilidade semelhante em estudos de pacientes com câncer de pulmão em estágio inicial e câncer de mama triplo negativo, detectando precocemente todas as recidivas, exceto uma, e monitorando o status do tumor durante o tratamento.
Os pesquisadores demonstraram que o MRD-EDGE pode até detectar DNA mutante de adenomas de cólon pré-cancerosos, os pólipos a partir dos quais o câncer de cólon se desenvolve.
"Não estava claro se esses pólipos poderiam liberar ctDNA detectável, então este é um avanço significativo que pode apontar para estratégias futuras destinadas a detectar alterações pré-cancerosas", disse o Dr. Landau, que também é membro do Sandra and Edward Meyer Cancer Center na Weill Cornell Medical School e como hematologista-oncologista no NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.
Finalmente, os pesquisadores mostraram que mesmo sem treinamento prévio sobre dados de sequenciamento de tumores de pacientes, o MRD-EDGE pode detectar respostas de imunoterapia em pacientes com melanoma e câncer de pulmão semanas antes da detecção usando imagens de raios X padrão.
"No geral, o MRD-EDGE atende a uma grande necessidade e estamos entusiasmados com seu potencial e trabalhando com parceiros da indústria para tentar levá-lo aos pacientes", disse o Dr. Landau.