Saúde

Os cientistas descobriram que a forma como os tumores crescem afeta sua genética
Usando este novo modelo, eles identificaram ligações entre o crescimento e a forma do tumor e a rapidez com que o câncer de um paciente pode progredir.
Por Instituto Francis Crick - 28/12/2021


Tumores in silico representativos no modelo de crescimento de volume (parte superior) e modelo de crescimento de superfície (parte inferior). Crédito: The Francis Crick Institute

Pesquisadores do Francis Crick Institute, UCL, The Royal Marsden NHS Foundation Trust e The Institute of Cancer Research de Londres desenvolveram um modelo de computador para analisar como a forma como os tumores crescem afeta sua composição genética.

Usando este novo modelo, eles identificaram ligações entre o crescimento e a forma do tumor e a rapidez com que o câncer de um paciente pode progredir.

À medida que as células cancerosas sofrem mutação, algumas ganham vantagem por meio de mutações que as tornam mais propensas a sobreviver, se dividir e criar um grupo de células "mais adaptadas". Este grupo pode superar outros para se tornar dominante, por exemplo, se eles evoluíram para sobreviver em condições onde há um baixo suprimento de nutrientes ou oxigênio.

Este processo de evolução do tumor é altamente complexo e é impactado por vários fatores, incluindo a forma como o tumor está crescendo. Mas não é totalmente compreendido.

Em seu estudo, publicado na Nature Ecology and Evolution , os cientistas usaram seu modelo de computador para estudar dois tipos de crescimento tumoral em cânceres renais: um em que o crescimento é consistente em todo o tumor, o 'modelo de crescimento de volume' e outro em que o crescimento é restrito a a superfície, o 'modelo de crescimento de superfície'.

Dois cenários ocorreram no modelo de crescimento de volume. Em alguns casos, um único grupo "adequado" de células cancerosas geneticamente relacionadas surgiu no tumor em um estágio inicial. Em outros, os tumores não desenvolveram um novo grupo "adequado", mas o grupo original de células cancerígenas parentais permaneceu dominante.

No modelo de crescimento de superfície, havia uma extensa diversidade genética com diferentes grupos de células 'adequadas' formando-se na superfície. A equipe sugere que isso cria um ambiente competitivo onde diferentes grupos de células são pressionados a evoluir mais rapidamente.

Xiao Fu, primeiro autor e bolsista de pós-doutorado no laboratório de Modelagem Biomolecular em Crick, diz que "pegaram dois modelos de crescimento distintos e identificaram diferenças marcantes em como os tumores evoluem ao longo do tempo e no espaço. Isso é difícil de fazer com tecido real já que requer várias biópsias repetidas de várias partes de um tumor. Essas descobertas são apenas o começo do que esperamos descobrir com este modelo. "
 
Os pesquisadores validaram seu modelo usando dados de 66 tumores analisados ​​por meio do estudo TRACERx Renal. Por referência cruzada do modelo e dos dados do tumor, eles descobriram que diferentes taxas de progressão do tumor no mundo real correspondiam a diferentes modelos de crescimento. Por exemplo, os tumores que progrediram rapidamente foram adaptados ao modelo de crescimento de volume em que um grupo de células "adequado" estava presente desde o início. Enquanto os casos que não progrediram ajustaram-se ao modelo de crescimento de volume em que o grupo de células parentais permaneceu dominante.

O modelo também forneceu informações sobre como os diferentes tipos de crescimento afetam a forma dos tumores. Os tumores de crescimento de volume cresceram para fora em uma forma mais consistente, enquanto os tumores de crescimento de superfície mostraram protuberâncias na superfície, onde os grupos 'adaptadores' estavam crescendo.

Xiao acrescenta que "o que é empolgante é como essas informações estruturais podem ser usadas como uma janela para a evolução de um tumor. Mais pesquisas são necessárias, mas podem ser usadas para ajudar a determinar por que tipo de crescimento um tumor está passando, por exemplo, se radiológico a imagem de um tumor inicial mostra protuberâncias, o que significa que é mais provável que esteja passando por um crescimento superficial. Essas informações podem ajudar a informar as equipes médicas e as decisões de tratamento. "

Os pesquisadores também usaram seu modelo para analisar o impacto da necrose, a morte do tecido dentro do tumor, em sua evolução. Quando a necrose estava presente no modelo de crescimento de superfície, os tumores desenvolveram rapidamente grupos mais 'adequados' de células geneticamente distintas.

Paul Bates, autor do artigo e líder do grupo do laboratório de modelagem biomolecular em Crick diz que "as simulações de computador são extremamente valiosas para aprofundar nossa compreensão de como os tumores evoluem ao longo do tempo. Ao desenvolver esses modelos e usá-los para analisar como os cânceres mudam, esperamos para encontrar períodos em sua evolução e crescimento onde o câncer pode ser mais vulnerável a tratamentos. "

Samra Turajlic, autora e líder do grupo do Laboratório de Dinâmica do Câncer de Crick e oncologista consultora da The Royal Marsden NHS Foundation Trust, disse que "as observações mais importantes sobre o comportamento do câncer são coletadas por meio de análises de tumores de pacientes porque refletem as escalas de tempo e complexidades da evolução real do câncer. No entanto, cada instância da evolução do câncer em um paciente é única, não pode ser retrocedida e repetida, tornando difícil prever a probabilidade de os tumores seguirem certos caminhos.

"É aqui que a modelagem matemática pode ser uma ferramenta poderosa para nos ajudar a entender como os padrões que observamos em tumores reais surgem. Modelos matemáticos bem informados combinados com dados clínicos, moleculares, histológicos e radiológicos detalhados de tumores da vida real podem trazer percepções críticas isso se traduzirá em benefício para o paciente. "

Erik Sahai, autor e líder do grupo do Laboratório de Biologia Celular de Tumor em Crick diz que "os avanços tecnológicos significam que agora temos mais informações do que nunca sobre cânceres individuais. O desafio é decodificar isso para o benefício do paciente. Isso requer pessoas altamente talentosas que pode trabalhar em várias disciplinas, envolvendo-se tanto com clínicos quanto com pesquisadores 'básicos'. A configuração do Crick permite e incentiva essas interações, e é gratificante ver os dividendos em um trabalho como este. "

Os pesquisadores continuarão desenvolvendo seu modelo e usando-o para entender melhor a evolução do tumor.

 

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