Novo biomarcador supera métodos atuais para prever resposta à quimioterapia no TNBC

Pesquisadores do The University of Texas MD Anderson Cancer Center desenvolveram uma nova abordagem computacional projetada para considerar melhor as alterações na expressão gênica dentro dos tumores em relação aos seus microambientes específicos. Essa abordagem superou os métodos atuais para prever a resposta à quimioterapia em pacientes com câncer de mama triplo-negativo (TNBC).

A nova ferramenta, desenvolvida por um professor de Bioinformática e Biologia Computacional e colegas, foi publicada na Cell Reports Medicine. Ela busca aprimorar métodos semelhantes para prever respostas ao tratamento usando uma abordagem conhecida como deconvolução, que envolve decompor, calcular e interpretar diferenças celulares. Essa abordagem também revelou novas percepções sobre características do TNBC em nível populacional.

Os pesquisadores publicaram recentemente um guia abrangente que detalha 43 desses métodos de deconvolução. O objetivo foi ajudar pesquisadores sem ampla formação computacional a entender qual método pode funcionar melhor para as metas específicas de seus estudos.

No entanto, embora as estratégias de classificação existentes meçam a composição celular, elas não levam em consideração as mudanças que ocorrem na expressão gênica dentro dos tumores em relação aos seus microambientes específicos.

Para lidar com isso, os pesquisadores colaboraram com o Institute for Data Science in Oncology (IDSO) do MD Anderson e com o Department of Breast Medical Oncology para desenvolver uma análise integrativa de dados bulk que também considera a expressão total de mRNA específica do tumor (TmS). Essa abordagem leva em conta a proporção de células tumorais em relação a células não tumorais como uma forma de identificar mecanismos específicos do câncer.

Enquanto células normais apresentam expressão de mRNA diretamente proporcional ao número de cromossomos, células cancerosas têm um número anormal de cromossomos. O biomarcador TmS incorpora esse fator, contabilizando alterações na expressão gênica em relação ao número de cromossomos nas células cancerosas. Esse biomarcador também considera alterações nas atividades de RNA em células do microambiente tumoral em comparação com células tumorais.

Em um conjunto de dados de 575 pacientes com TNBC em coortes etnicamente diversas, o biomarcador TmS foi capaz de classificar com precisão os pacientes entre aqueles com TmS alto, ou prognóstico favorável, e TmS baixo, ou prognóstico desfavorável.

O biomarcador superou os métodos atuais para prever a resposta à quimioterapia, destacando seu potencial como um ponto de partida eficaz para a estratificação de pacientes e a otimização da seleção de tratamento.

É importante ressaltar que esse biomarcador prognóstico se aplica entre populações e, ao mesmo tempo, evidencia que existem diferenças-chave nos microambientes tumorais de grupos étnicos ocidentais e asiáticos com TmS alto, o que poderia permitir que clínicos também associassem tratamentos adicionais com maior probabilidade de funcionar de forma mais eficaz para cada população.

Embora seja necessária validação adicional para avançar essa ferramenta na clínica, esses resultados sugerem que o biomarcador TmS é uma abordagem promissora para otimizar a seleção de tratamento em populações diversas.

Este estudo foi apoiado pelo National Cancer Institute, Department of Defense, o Cancer Prevention and Research Institute of Texas (CPRIT), a American Cancer Society e a Lyda Hill Philanthropies.