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Inteligência Artificial pode desbloquear o código genômico em amostras clínicas de câncer

Fonte

Universidade de Helsinque

Data

segunda-feira, 12 setembro 2022 06:15

Áreas

Bioinformática. Biologia. Biomedicina. Biotecnologia. Computação. Genoma. Inteligência Artificial. Medicina Personalizada. Oncologia. Saúde Pública.

Um novo estudo científico liderado por pesquisadores da Universidade de Helsinque, na Finlândia, publicado recentemente na revista científica Nature Communications, sugere um método para analisar com precisão dados genômicos em biópsias de câncer. A ferramenta usa métodos de aprendizado de máquina para corrigir DNA danificado e revelar os verdadeiros processos de mutação em amostras de tumor.

O diagnóstico com base molecular ajuda a indicar o tratamento mais adequado para o câncer de um paciente. Os pesquisadores tiveram um interesse particular no perfil de DNA em amostras clínicas de câncer.

“Esta fonte inestimável atualmente não está sendo usada para diagnóstico molecular devido à baixa qualidade do DNA. A formalina causa graves danos aos DNAs, o que, portanto, coloca um desafio inevitável para analisar genomas de câncer em tecidos preservados”, disse Qingli Guo, autora principal do estudo e doutoranda da Universidade de Helsinque.

A análise de processos de mutação em genomas de câncer pode ajudar na detecção precoce do câncer, diagnosticar com precisão o câncer e revelar por que alguns cânceres se tornam resistentes ao tratamento. O novo método pode acelerar drasticamente o desenvolvimento de aplicações clínicas que podem impactar diretamente no futuro tratamento de pacientes com câncer.

O novo método previu mais de 90% do desenvolvimento de processos de câncer

Qingli Guo, trabalhando em estreita colaboração com cientistas do Instituto de Pesquisa do Câncer de Londres (ICR) e da Queen Mary University of London, desenvolveu métodos de aprendizado de máquina – chamados FFPEsig – para desvendar exatamente como a formalina muta o DNA. O projeto é coliderado pelo professor Dr. Ville Mustonen, da Universidade de Helsinki, e pelo professor Dr. Trevor Graham, do ICR.

“Nossos resultados mostraram que normalmente quase metade dos processos de câncer serão perdidos sem correção de ruído. No entanto, usando [métodos] FFPEsig, mais de 90% deles foram previstos com precisão”, disse Qingli Guo.

O câncer evolui gradualmente. O perfilamento de processos mutacionais em amostras longitudinais ajuda a identificar preditores informativos clínicos e fazer o diagnóstico de cada estágio do tumor.

“Nossa descoberta permite a caracterização de assinaturas clinicamente relevantes das biópsias de tumores preservados armazenados em temperatura ambiente por décadas. Com uma profunda compreensão de como a formalina afeta o genoma do câncer, nosso estudo abre uma enorme oportunidade para transformar os ensaios de detecção de assinatura desenvolvidos usando as grandes amostras de arquivo com boa relação custo-benefício”, destacou a pesquisadora.

Os pesquisadores apontaram que o método atualmente não remove completamente os artefatos que apareceram em amostras de FFPE mostrando efeitos de lote, e o desempenho da ferramenta varia de acordo com o tipo de câncer, portanto, deve-se tomar cuidado para interpretar quaisquer descobertas. Também há o interesse ​​em aplicar seus métodos em um espectro muito mais amplo de amostras de arquivo no futuro.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Helsinque (em inglês).

Fonte: Universidade de Helsinque. Imagem: Shutterstock.

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