Saúde

Novo 'almanaque' pode ajudar os médicos a definir melhor os tratamentos contra o câncer
Uma promessa da medicina de precisão contra o câncer é que os oncologistas personalizem o tratamento com base no perfil molecular único do paciente.
Por Allessandra Dicorato - 01/10/2021


Imagem microscópica de carcinoma de células escamosas, um tipo comum de câncer de pele. Crédito: Markus Schober e Elaine Fuchs, The Rockefeller University

Pesquisadores desenvolveram uma ferramenta que integra uma variedade de dados moleculares de pacientes e tumores, com o objetivo de orientar a medicina de precisão.

Uma promessa da medicina de precisão contra o câncer é que os oncologistas personalizem o tratamento com base no perfil molecular único do paciente. Na prática, entretanto, interpretar a vasta gama de pontos de dados que compõem uma pessoa e seu câncer é um desafio, e só se torna mais difícil quando os oncologistas começam a considerar recursos complexos adicionais. Bancos de dados e ferramentas analíticas que os oncologistas podem usar normalmente se concentram em alterações individuais nas regiões codificadoras de proteínas somáticas ou não herdadas do genoma; geralmente não incluem outros tipos importantes de dados genéticos, como variação herdada ou fusões somáticas em genes. Cientistas e oncologistas também costumam considerar essas características isoladamente, ao invés de juntas ou ao lado de características que caracterizam um tumor globalmente.

Agora, pesquisadores do Dana-Farber Cancer Institute (DFCI) e do Broad Institute of MIT e Harvard criaram uma ferramenta que pode ajudar a melhorar a interpretação dos perfis moleculares do tumor. A ferramenta, chamada de Molecular Oncology Almanac e abreviado como MOAlmanac, integra diferentes tipos de dados de pacientes e seus tumores para identificar aqueles ligados ao prognóstico da doença e resistência ou sensibilidade à terapêutica. A plataforma também pode ajudar os pesquisadores a encontrar uma linha de células cancerosas com um perfil molecular semelhante ao de um tumor individual, bem como as drogas que podem matar essas células ou impedir seu crescimento em laboratório.

Brendan Reardon, Eliezer Van Allen (membro associado do Broad e professor associado do DFCI e da Harvard Medical School) e colegas desenvolveram o MOAlmanac e o testaram em diferentes grupos de pacientes. Eles descobriram que ele identificava cerca de duas estratégias terapêuticas por paciente e fornecia mais hipóteses clínicas do que algoritmos que analisavam apenas tipos tradicionais de dados.

 

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