O combate mais eficaz ao câncer passa pela detecção precoce e pela especificação do tipo de tumor em desenvolvimento. Um grupo internacional de cientistas, incluindo brasileiros, desenvolveu um sistema que pode ajudar nessa segunda tarefa. Eles combinaram informações colhidas de 12 mil amostras de 33 tipos de tumores com um algoritmo de análise computacional para criar um método capaz de revelar o nível de gravidade da doença. A tecnologia poderá ajudar na escolha da técnica mais adequada de tratamento e melhorar os prognósticos oncológicos, segundo os pesquisadores. Os achados foram publicados na última edição da revista americana Cell.
Ao longo dos últimos 10 anos, os investigadores geraram e armazenaram dados sobre alterações genéticas e epigenéticas de 33 tipos de tumores. O trabalho rendeu uma grande e variada quantidade de amostras. “Essa é uma iniciativa de instituições diversas que surgiu nos Estados Unidos e, depois, contou com a participação de outros grupos, incluindo o brasileiro. Acredito que esse é o grande trunfo desse projeto, ter amostras de diferentes populações, de vários lugares do mundo”, explica ao EM Tathiane Malta, pesquisadora da Universidade de São Paulo (USP) de Ribeirão Preto e coautora do estudo científico.
As células sadias, quando passam a formar tumores, começam a se multiplicar desordenadamente, e essas novas células vão se afastando cada vez mais de suas características iniciais, perdendo a especialização própria do tecido em que o tumor está crescendo e adquirindo características de células-tronco. O algoritmo usado pelos investigadores, chamado machine learning, consegue analisar milhares de células pluripotentes e em diferentes fases de diferenciação para identificar assinaturas moleculares típicas de células-tronco.
Dessa forma, ele fornece uma medida sobre o quanto as células do tumor têm características similares às das células-tronco. Quanto mais parecidas, maior a gravidade da doença. “Quanto mais similaridade, maior a capacidade de as células cancerígenas se proliferarem e ficarem mais resistentes”, detalha Malta.
Com base nesse conceito e nas observações, os pesquisadores criaram dois índices independentes de similaridade a célula-tronco (stemness, na sigla em inglês). Eles variam entre zero e um. Se um tumor tem índice mais perto de zero, significa que a célula do câncer tem poucas características de célula-tronco; se o índice estiver mais perto de um, tem muitas características de célula-tronco e, consequentemente, é mais agressivo.
Os testes laboratoriais renderam resultados positivos, e os cientistas acreditam que a metodologia poderá ajudar a área médica, contribuindo, por exemplo, na escolha do melhor tratamento para cada tipo de câncer. “Desenvolvemos uma tecnologia que consegue quantificar a agressividade dos tumores, o que pode ajudar em uma decisão clínica, orientar o médico a mudar o tipo de tratamento utilizado, por exemplo”, ilustra a pesquisadora brasileira.
Malta indica outros caminhos que poderão ser explorados com a ferramenta. “Podemos desenvolver estudos para avaliar e acompanhar os pacientes e também queremos testar drogas para saber se elas se encaixam no combate ao câncer, agindo na agressividade e na proliferação deles”, adianta.
Intervenção
A equipe também conseguiu identificar moléculas com potencial para impedir a proliferação das células cancerígenas. Essa informação, combinada à da gravidade da doença, também tem potencial para ser explorada clinicamente, segundo Houtan Nousmehr, chefe do Laboratório da USP em Ribeirão Preto e coautor do artigo. “Se pudermos identificar o ponto a partir do qual as células do tumor passam a ter características de células-tronco, poderemos impedir essa trajetória e evitar o seu agravamento”, explica, em comunicado.
Fernando Cotait Maluf, chefe do Centro de Oncologia do Hospital Santa Lúcia, em Brasília, e fundador do Instituto Vencer o Câncer, avalia que um dos maiores trunfos do trabalho apresentado na revista Cell é a possibilidade de inovar tratamentos. “A importância maior é que você pode caminhar para trabalhar com drogas que bloqueiem esse processo. Outro ponto importante é a possibilidade de monitoramento, como medir a metástase, por exemplo, e, dessa forma, conseguir inibir consequências mais sérias”, frisa.
Nousmehr ressalta que até fazer parte da rotina clínica, o instrumento depende de um longo trabalho de consolidação, a ser desempenhado por profissionais de diferentes áreas. “O desafio agora é gerenciar, interpretar e analisar diferentes categorias de dados, o que requer dos pesquisadores integrar conhecimentos em biologia, informática e estatística.”