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Conhecer a massa de células cancerosas pode ajudar a personalizar as opções de medicamentos

Fonte

MIT | Instituto de Tecnologia de Massachusetts

Data

segunda-feira, 11 outubro 2021 12:35

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Biomarcadores. Oncologia.

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e do Instituto de Câncer Dana-Farber, nos Estados Unidos, desenvolveram uma nova maneira de determinar se pacientes individuais responderão a uma droga específica para o câncer ou não. Este tipo de teste pode ajudar os médicos a escolher terapias alternativas para pacientes que não respondem às terapias normalmente usadas para tratar seu câncer.

A nova técnica, que envolve a remoção de células tumorais de pacientes, o tratamento das células com um medicamento e a medição das mudanças na massa das células, pode ser aplicada a uma ampla variedade de cânceres e tratamentos com medicamentos, disse o Dr. Scott Manalis, professor de Engenharia nos Departamentos de Engenharia Biológica e Engenharia Mecânica do MIT, e membro do Instituto  Koch para Pesquisa Integrativa de Câncer. “Essencialmente, todos os medicamentos contra o câncer usados ​​clinicamente, direta ou indiretamente, interrompem o crescimento das células cancerosas. É por isso que pensamos que medir a massa poderia oferecer uma leitura universal dos efeitos de muitos tipos diferentes de mecanismos de drogas”, disse o professor.

O novo estudo, que se concentrou no glioblastoma, uma forma agressiva de câncer no cérebro, é parte de uma colaboração entre o Instituto Koch e os programas de Medicina de Precisão Dana-Farber para encontrar novos biomarcadores e testes diagnósticos para o câncer.

O Dr. Scott Manalis e o Dr. Keith Ligon, diretor do Centro de Modelos Derivados de Pacientes da Dana-Farber e professor da Escola Médica de Harvard, são os autores seniores do estudo, que foi publicado na revista científica Cell Reports.

Medindo células cancerosas

O glioblastoma, que é diagnosticado em cerca de 13.000 americanos por ano, é incurável, mas o tratamento com radiação e medicamentos pode ajudar a prolongar a expectativa de vida dos pacientes. A maioria não sobrevive por mais de um a dois anos.

“Com esta doença, você não tem muito tempo para fazer ajustes. Então, se você tomar uma droga ineficaz por seis meses, isso é bastante significativo. Este tipo de estudo pode ajudar a acelerar o processo de aprendizagem para cada pacientee ajudar na tomada de decisões”, disse o Dr. Keith Ligon.

Os pacientes com diagnóstico de glioblastoma geralmente recebem um medicamento quimioterápico denominado temozolomida (TMZ). No entanto, este medicamento só ajuda cerca de 50% dos pacientes.

Atualmente, os médicos podem usar um marcador genético – metilação de um gene chamado MGMT – para prever se os pacientes responderão ao tratamento com TMZ. Os pacientes que apresentam esse marcador geralmente respondem melhor ao medicamento. No entanto, o marcador não oferece previsões confiáveis ​​para todos os pacientes por causa de outros fatores genéticos. Para os pacientes que não respondem ao TMZ, há vários medicamentos alternativos disponíveis, ou os pacientes podem optar por participar de um estudo clínico., disse o Dr. Ligon.

Nos últimos anos, os pesquisadores têm trabalhado em uma nova abordagem para prever as respostas dos pacientes, que se baseia na medição de como as células tumorais respondem ao tratamento, ao invés de assinaturas genômicas. Essa abordagem é conhecida como medicina de precisão funcional.

“A ideia por trás da medicina de precisão funcional é que, para o câncer, você poderia pegar as células tumorais de um paciente, dar-lhes os medicamentos que o paciente poderia receber e prever o que aconteceria antes de dar [o medicamento] ao paciente”, explicou o Dr. Keith Ligon.

Os cientistas estão trabalhando em muitas abordagens diferentes para a medicina de precisão funcional, e uma técnica que o Dr. Manalis e o Dr. Ligon têm buscado é medir as mudanças na massa celular que ocorrem após o tratamento com drogas. A abordagem é baseada em uma tecnologia desenvolvida pelo laboratório do Dr. Manalis para pesar células individuais com precisão extremamente alta, fluindo-as através de microcanais vibrantes.

Vários anos atrás, os pesquisadores colegas demonstraram que poderiam usar essa tecnologia para analisar como dois tipos de câncer, o glioblastoma e a leucemia linfoblástica aguda, respondem ao tratamento. Este resultado foi baseado na medição de células individuais várias vezes após o tratamento com drogas, permitindo aos pesquisadores calcular como sua taxa de crescimento mudou ao longo do tempo após o tratamento. Eles mostraram que essa estatística, que eles chamaram de taxa de acúmulo de massa (MAR), era um forte indicador de que as células eram suscetíveis a um determinado medicamento.

Usando uma versão de alto rendimento desse sistema, desenvolvida em 2016, eles puderam calcular a MAR precisamente usando apenas 100 células por paciente. No entanto, uma desvantagem da técnica MAR é que as células devem permanecer no sistema por várias horas, para que possam ser pesadas repetidamente, a fim de calcular a taxa de crescimento ao longo do tempo.

No novo estudo, os pesquisadores decidiram ver se uma abordagem mais simples e significativamente mais rápida – medindo mudanças sutis na distribuição da massa de uma única célula entre células cancerosas tratadas com drogas e não tratadas – seria capaz de prever a sobrevivência do paciente. Eles realizaram um estudo retrospectivo com um conjunto de células tumorais de glioblastoma vivas de 69 pacientes, doadas ao Laboratório do Dr. Ligon e ao Centro Dana-Farber para Modelos Derivados de Pacientes, e as usaram para cultivar culturas de tecido esferoide. Depois de separar as células, os pesquisadores as trataram com TMZ e mediram sua massa alguns dias depois.

Os pesquisadores descobriram que simplesmente medindo a diferença de massa entre as células antes e depois do tratamento, usando apenas 2.000 células por amostra de paciente, eles poderiam prever com precisão se o paciente tinha respondido ao TMZ ou não.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do MIT (em inglês).

Fonte: Anne Trafton, MIT News Office. Imagem: Divulgação, MIT.

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