Técnica detecta padrões na fragmentação do DNA liberado por células cancerosas

Ao invés de capturar fragmentos específicos de DNA tumoral no indivíduo, a abordagem adotada pelos pesquisadores utiliza a tecnologia DELFI — DNA evaluation of fragments for early interception

A combinação de biópsia líquida com aprendizado de máquina — ramo da inteligência artificial — permitiu que pesquisadores do Johns Hopkins Kimmel Cancer Center (EUA) detectassem mais de 90% de casos de câncer de pulmão em cerca de 800 pessoas com e sem a doença.

Ao invés de capturar fragmentos específicos de DNA tumoral no indivíduo, como fazem alguns exames de sangue, a abordagem adotada pelos pesquisadores utiliza a tecnologia DELFI — DNA evaluation of fragments for early interception, ou avaliação de fragmentos de DNA para interceptação precoce, em tradução livre —, que identifica determinados padrões na fragmentação do DNA liberado por células cancerosas que circulam na corrente sanguínea. Essa técnica se baseia no conhecimento de que os núcleos das células de câncer são muito mais desorganizados do que as saudáveis.

“Por várias razões, o genoma do câncer é desorganizado na forma como é empacotado, o que significa que, quando as células cancerosas morrem, elas liberam seu DNA de maneira caótica na corrente sanguínea”, explica Jillian Phallen, pesquisadora do Johns Hopkins e especialista na tecnologia DELFI.

Segundo ela, na análise deste DNA livre de células (cfDNA), o método DELFI usa o aprendizado de máquina para examinar milhões de fragmentos de cfDNA em busca de padrões anormais, incluindo o tamanho e a quantidade de DNA e em diferentes regiões do genoma, o que permite descobrir seu tecido de origem.

Validação do teste

No estudo, a equipe do Johns Hopkins trabalhou com colegas da Dinamarca e da Holanda. Primeiro, realizaram o sequenciamento do genoma de cfDNA em amostras de sangue de 365 indivíduos que participaram de uma pesquisa dinamarquesa que durou sete anos chamada LUCAS. Depois, o modelo de detecção com a abordagem DELFI foi validado em um estudo de coorte independente de 385 pessoas sem a doença e 45 pacientes com câncer de pulmão.

Os resultados mostraram que a combinação de características de fragmentação, de fatores de risco clínico e a medição dos níveis do biomarcador CEA (antígeno carcinoembrionário), seguida por imagens de tomografia computadorizada permitiu detectar 94% dos pacientes com câncer em diferentes estágios e subtipos. Isso incluiu 91% dos indivíduos com câncer em estágio I/II, anteriores ou menos invasivos, e 96% com a doença em estágio III/IV, mais avançados. A especificidade foi de 80%.

De acordo com os pesquisadores, essa abordagem fornece uma visão do cfDNA que eles chamam de “fragmentoma”. O uso do DELFI requer apenas o sequenciamento de baixa cobertura do genoma, permitindo que essa tecnologia seja econômica em um ambiente de triagem.

“Os padrões de fragmentação do DNA fornecem uma impressão digital notável para a detecção precoce da doença que acreditamos pode ser a base de um teste de biópsia líquida amplamente disponível para pacientes com câncer de pulmão”, avalia o médico e PhD Rob Scharpf, coautor do estudo e professor associado de oncologia no Johns Hopkins Kimmel Cancer Center.

Segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA), no Brasil, o câncer de pulmão é o segundo tipo da doença mais comum em homens e mulheres — atrás apenas do câncer de pele não melanoma. Em muitos outros países, no entanto, é o primeiro em incidência e mortalidade. A última estimativa mundial, feita em 2012, mostrou incidência de 1,8 milhão de novos casos por ano, sendo 1,24 milhão em homens e 583 mil em mulheres. A taxa de sobrevida relativa em cinco anos para a doença é de 15% em homens e 21% em mulheres.

“Há uma necessidade clínica urgente e não atendida de desenvolvimento de abordagens alternativas e não invasivas para melhorar a triagem do câncer em indivíduos de alto risco e na população em geral”, destaca o autor principal do estudo, Dimitrius Mathios, pós-doutorando no Johns Hopkins Kimmel Cancer Center. “Acreditamos que uma biópsia líquida para câncer de pulmão com o método que desenvolvemos pode ser uma boa maneira de aumentar os esforços de triagem, porque seria fácil de fazer, acessível e econômica”, conclui.

O artigo Detection and characterization of lung cancer using cel-free DNA fragmentones foi publicado online em 20 de agosto de 2021 no periódico Nature Communications.

Tags:

aprendizado de máquina, biópsia líquida, câncer de pulmão

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