Pesquisa sobre diagnóstico oncológico personalizado chega ao número médio de fármacos para cada tipo de tumor

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Em nova publicação do CDTS,  o grupo liderado pelo pesquisador Nicolas Carels, da plataforma de Modelagem de Sistemas Biológicos dá continuidade às pesquis­­­as iniciadas em 2015. Agora, através da análise da entropia de gen­­­­­­es afetados pelo câncer, traz a ilustração de quantos alvos deveriam ser tratados com fármacos específicos, por meio da medicina personalizada. “Quando medimos a entropia conseguimos saber o nível de complexidade e o conteúdo de informação das redes de sinalização celulares nos tumores. E assim, através de equações e pesquisa, chegamos a um número médio de medicamentos para cada tipo de câncer”, explica Carels sobre o artigo intitulado "Complexidade da sinalização medida pela entropia de Shannon e sua aplicação na medicina personalizada” (Signaling Complexity Measured by Shannon Entropy and Its Application in Personalized Medicine) foi publicado em outubro de 2019 na Frontiers in genetics. O objetivo de toda a pesquisa é diminuir os efeitos colaterais dos tratamentos tradicionais utilizados na luta contra o câncer e, de modo geral, melhorar o uso dos medicamentos químicos e biológicos. 

 

"Conseguimos confirmar a existência de uma correlação negativa entre a entropia do tumor e a sobrevida do paciente. Ou seja, quanto mais agressivo o tumor, maior a entropia dele, e maior o conteúdo de informação associado à sua rede de sinalização. Isto quer dizer que, quanto  maior o número de proteínas reguladas positivamente com alto grau de conectividade (connection hubs) na rede de sinalização do tumor, maior o número das vias alternativas para circulação da informação. Um tumor menos agressivo, como o de próstata, tem menos vias alternativas na sua rede de sinalização, e assim, é potencialmente mais fácil de se controlar através de um coquetel envolvendo menos medicamentos", exemplifica o pesquisador.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2019.00930/full

 

Foi usada a noção de entropia, vinda da física, para analisar o nível de complexidade e o conteúdo de informação em redes de genes regulados positivamente para nove tumores diferentes. Nas pesquisas anteriores, com intermédio do sequenciamento do RNA, foi possível diferenciar os genes afetados em linhagens de células tumorais por comparação com linhagens não-tumorais. Um algoritmo foi criado para fazer essa separação e identificar o conjunto dos genes do tumor que deveriam ser inibidos isoladamente. O método foi validado in vitro por RNA interferência. Mas ainda não era sabido se o método podia funcionar em tumores devido à alta heterogeneidade genética deste tecido. Tampouco não se sabiam quantos medicamentos seriam necessários, caso o tratamento fosse indicado para os pacientes. Com os resultados desta pesquisa, baseada na análise de 475 pacientes, o grupo conseguiu chegar a uma equação que confirma a funcionalidade em tumores e ainda, o número de fármacos a serem usados no contexto clínico para cada caso específico de tumor examinado. 

 

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2019.00930/full

 

Muitos pacientes oncológicos não aguentam os efeitos que os tratamentos tradicionais causam no organismo. O tumor se comporta como um parasita, cujo o propósito é garantir sua sobrevivência. As células tem uma grande facilidade de se adaptar ao tratamento e mudam rapidamente a estratégia comportamental com novas mutações ou rearranjo de redes. Muito por conta desta característica é que se considera tão complicado eliminar células tumorais. Por isso diz-se que o ideal é tentar sempre tratar no estágio inicial. 

 

“Se aparecer qualquer linhagem sobrevivente no tumor após tratamento, este irá se multiplicar novamente. É uma corrida contra o relógio. Por essa razão, é tão importante avaliar o número de fármacos específicos que deveriam entrar na composição de um coquetel, levando em conta a agressividade do tumor”, explica Carels.  

 

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2019.00930/full

 

A questão levantada neste artigo publicado em outubro de 2019 é ainda mais específica: vamos tratar o mesmo número de alvos em todos os tipos de tumores? A resultante da pesquisa leva em consideração a agressividade do câncer. Chegou-se a uma equação que gera uma média específica para cada tipo de tumor. Como exemplo: em média três medicamentos para câncer de tireóide e próstata, que são entre os menos agressivos. Já para fígado, pulmão, estômago, precisaria de uma média de nove fármacos. Essas informações podem ajudar na melhor qualidade de vida do paciente e ainda, ser utilizadas junto com os tratamentos tradicionais: 

 

“Uma estratégia de tratamento não exclui a outra, ou seja, uma abordagem de medicina personalizada poderia complementar uma abordagem de tratamento tradicional. Esta combinação pode maximizar o efeito do tratamento, aumentando a tolerância do paciente (diminuindo sua toxicidade)", ilustra Nicolas sobre um dos desafios dos tratamentos do câncer. Outro desafio são os ensaios clínicos no contexto da medicina personalizada. Contudo, podemos pensar que desde que positivo, mesmo que pequeno qualquer desfecho já é uma vitória. 

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