Sequenciamento genômico para escolha terapêutica do câncer 

Não há dúvidas de que a ampliação e o aprofundamento dos conhecimentos e das ferramentas diagnósticas no campo da genética e da genômica concorreram de forma extraordinária para os avanços que hoje temos na oncologia. Além dos exames diagnósticos que avançaram de forma impressionante, a caracterização genética e molecular dos tumores tem evoluído rapidamente, por meio de exames sofisticados, como o sequenciamento genético de próxima geração (NGS), que nos permitem avaliar a assinatura genética de milhares de genes do tumor, identificando sua caracterização genômica. 

Cada tumor tem uma identidade genética própria e isso tem implicações fundamentais no  prognóstico e no tratamento, fazendo com que o mesmo seja individualizado para cada paciente. Mais recentemente, pesquisadores  da Genentech e da Universidade de Stanford encontraram 776 alterações genômicas ligadas a resultados de sobrevivência em 20 tipos de câncer com imunoterapias específicas, quimioterapias ou terapias direcionadas. 

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A equipe realizou uma análise de 78.287 pacientes com câncer nos EUA, com perfil detalhado de mutação somática integrado com dados de tratamento e resultados extraídos de registros eletrônicos de saúde. Eles também usaram os dados para criar um modelo de aprendizado para prever a resposta à imunoterapia em um tipo de câncer de pulmão. Além disso, os autores demonstraram  como mutações em vias específicas se correlacionam com a resposta ao tratamento. Esse estudo, liderado por Ruishan Liu, PhD, do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade de Stanford (EUA), foi publicado na prestigiada revista Nature Communications. 

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Como visto acima, a adoção do NGS revolucionou o perfil genômico, posicionando-o como uma ferramenta inestimável no tratamento do câncer. No entanto, apesar dos vastos dados de mutação disponíveis, apenas um número limitado dessas mutações está associado a tratamentos validados. A maioria dessas descobertas é única, ou seja, para cânceres específicos. Na era da genômica, a clinicogenômica e bancos de dados massivos devem contribuir de forma expressiva para o melhor entendimento do comportamento biológico e a resposta a diversos tratamentos de uma gama mais robusta de tumores malignos. 

Os pesquisadores ressaltaram que há evidências crescentes de que dados clinicogenômicos em larga escala e do mundo real podem identificar biomarcadores de resposta úteis para tratamentos de câncer. Por exemplo, usando uma coorte de 40.903 pacientes, esses pesquisadores identificaram em um estudo anterior 458 interações gene-tratamento estatisticamente significativas em oito tipos comuns de câncer. 

No estudo atual, a equipe usou uma versão mais ampla e atualizada desse conjunto de dados, com mais um ano e meio de dados e acompanhamento de pacientes, abrangendo 12 tipos de câncer adicionais (20 vs. 8 anteriormente) e mais pacientes (78.287 vs. 40.903 anteriormente). 

Os dados vieram do banco de dados clínico-genômico desidentificado da Flatiron Health-Foundation Medicine nos EUA (FH-FMI CGDB). Esses dados foram obtidos de ~280 clínicas de câncer dos EUA. O conjunto de dados inclui informações sobre pacientes com: câncer de pulmão avançado de células não pequenas, câncer de mama metastático, câncer colorretal metastático, câncer pancreático metastático, câncer de ovário, câncer de próstata metastático, câncer gástrico, melanoma avançado, câncer de bexiga avançado, carcinoma endometrial, carcinoma de células renais metastático, câncer de cabeça e pescoço, câncer de pulmão de células pequenas, mieloma múltiplo, leucemia mieloide aguda, carcinoma hepatocelular, linfoma difuso de grandes células B, leucemia linfocítica crônica, linfoma folicular e linfoma de células do manto.

Os autores enfatizaram que, aprofundando-se nos perfis de mutação tumoral dos pacientes, históricos de tratamento e resultados de sobrevivência, eles tiveram pleno êxito em identificar  alterações genômicas somáticas que preveem notavelmente a sobrevivência dos pacientes em imunoterapias, quimioterapias ou terapias direcionadas específicas. 

Este estudo demonstra como a dissecação computacional de dados do mundo real em larga escala pode impulsionar a oncologia de precisão, oferecendo “insights” muito úteis sobre a dinâmica do tratamento genético, alvo-molecular e imunoterápico dos tumores em geral.

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