Como o efeito da radioterapia varia muito de um câncer para outro, identificar assinaturas genômicas capazes de determinar a resposta esperada às radiações poderia orientar melhor o pessoal médico na personalização dos tratamentos.
O professor Venkata Manem, afiliado à Faculdade de Medicina da Universidade Laval e ao Centro de Pesquisa do CHU de Québec - Universidade Laval, acaba de alcançar um marco promissor para a pesquisa pré-clínica na área da radio-oncologia de precisão.
Atualmente, o pessoal médico utiliza um modelo de radioterapia "one-size-fits-all", com uma dose e frequência de radiação determinadas, sem considerar as características genômicas do tumor.
"Alguns cânceres serão mais sensíveis ou mais resistentes a diferentes tipos e regimes de radiação. Identificando as pacientes e pacientes que podem receber doses mais baixas, poderíamos diminuir a toxicidade do tratamento. Também poderíamos ajustar a dose para tumores mais resistentes ou combiná-la com outra terapia", explica o pesquisador Manem, anteriormente professor sob financiamento na Universidade de Quebec em Trois-Rivières.
Por enquanto, os marcadores de previsão para a radioterapia podem ser aplicados de forma geral a todos os cânceres, mas a equipe busca marcadores específicos de acordo com o tecido em que o tumor se desenvolve. "Com a disponibilidade de dados específicos para tecidos, poderíamos eventualmente obter assinaturas para diferentes tipos de cânceres, como cânceres de mama, próstata e pulmão", entusiasma-se o professor Venkata Manem.
"Todas as tumores são diferentes, mesmo que sejam classificados no mesmo grupo, estágio e com as mesmas características anatômicas. Eles diferem em muitos aspectos, como as mutações presentes, o micro-ambiente e a componente imunológica. Todos esses fatores podem afetar a resposta à radioterapia", acrescenta Alona Kolnohuz, primeira autora do estudo.
Graças a dados de linhagens celulares combinados com abordagens baseadas em bioinformática e aprendizado de máquina, a equipe de pesquisa identificou um indicador molecular de sensibilidade que poderia ser submetido a testes pré-clínicos antes de ser aplicado à clínica.
"A maioria dos estudos nessa área usa o número de células que sobrevivem a uma dose de radiação dada, 2 Gy por exemplo, o que equivale a olhar para um único ponto para tirar conclusões. Nossa abordagem usa, em vez disso, a área sob a curva. Nossos resultados mostram que essa abordagem deve ser considerada como um indicador de resposta às radiações em estudos pré-clínicos, pois leva em conta uma gama mais ampla de processos biológicos", explica o professor Manem.
O próximo passo em sua pesquisa é validar essas assinaturas moleculares com dados de pacientes e desenvolver um teste clínico usando métodos baseados em aprendizado de máquina. A equipe também deseja identificar compostos radiosensibilizantes que possam aumentar a eficácia terapêutica das radiações.
"Com o surgimento das omicas e das tecnologias baseadas em inteligência artificial, chegou a hora da medicina de precisão dar um grande passo à frente e se afastar do modelo convencional 'one-size-fits-all', ressalta Venkata Manem. Acreditamos que os marcadores de sensibilidade às radiações têm um potencial enorme para ajudar na tomada de decisões, na personalização do tratamento e na melhoria dos resultados."
O estudo foi publicado na revista científica
BMC Cancer. Os signatários são Alona Kolnohuz, Leyla Ebrahimpour, Sevinj Yolchuyeva e Venkata Manem.
A doutoranda em medicina molecular Alona Kolnohuz, primeira autora do estudo, e Venkata Manem, professor da Faculdade de Medicina e pesquisador no Centro de Pesquisa do CHU de Québec - Universidade Laval Universidade Laval