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Novas classificações de biomarcadores podem melhorar tratamento de pacientes com câncer de mama de alto risco

Fonte

UCSF | Universidade da Califórnia em San Francisco

Data

terça-feira, 7 junho 2022 11:35

Áreas

Biologia. Biomarcadores. Biomedicina. Estudo Clínico. Microbiologia. Oncologia. Proteômica.

Cientistas e estatísticos da Universidade da Califórnia em San Francisco (UCSF), nos Estados Unidos, desenvolveram classificações aprimoradas de biomarcadores como parte de seus resultados de pesquisa no estudo I-SPY 2 para pacientes com câncer de mama de alto risco. Os novos subtipos de resposta ao câncer refletem a capacidade de resposta aos tratamentos medicamentosos e destinam-se a ajudar os médicos a serem mais precisos em como direcionar as terapias.

Usando a caracterização molecular multiômica abrangente do ensaio I-SPY 2 – Investigation of Serial Studies to Predict Your Therapeutic Response with Imaging And MoLecular Analysis – de todos os tumores e a gama diversificada de drogas direcionadas a diferentes vias moleculares, os pesquisadores foram capazes de acessar os conjuntos de dados associados para criar subtipos de câncer de mama com correspondência aos tratamentos modernos. Os resultados foram publicados na revista científica Cancer Cell.

Os pesquisadores mostraram que, ao combinar biomarcadores preditivos para criar respostas que predizem subtipos de câncer de mama, esses subtipos podem ser combinados com os tratamentos modernos mais eficazes. Os melhores esquemas de subtipagem incorporam os fenótipos Imune, reparo de DNA, Luminal e HER2. A atribuição de tratamento usando esses subtipos preditivos de resposta pode melhorar a eficácia do tratamento e os resultados do paciente.

O I-SPY 2, patrocinado pela Quantum Leap Healthcare Collaborative (QLHC), que gerencia todas as colaborações entre parceiros acadêmicos e do setor, anunciou que esses novos subtipos avançarão na próxima iteração do teste I-SPY 2.2.

Usando o I-SPY2-990 mRNA/Phospho-protein Data Resource de quase 1.000 pacientes que participaram de 10 braços do I-SPY 2 TRIAL, os pesquisadores avaliaram 27 biomarcadores preditivos de qualificação I-SPY 2 que levaram ao desenvolvimento de uma resposta- esquema de subtipagem preditiva para priorizar terapias. A Dra. Denise Wolf e a Dra. Christina Yau, primeiras autoras do estudo e ambas pesquisadoras da UCSF, usaram dados de expressão gênica, níveis de proteína e resposta de 10 braços de drogas do estudo neoadjuvante I-SPY2 para criar novos subtipos de câncer de mama que incorporam a biologia do tumor além do hormônio-receptor (HR) e status HER2.

“O uso desses subtipos preditivos de resposta pode ser usado para orientar a priorização do tratamento: isso aumentará a resposta e revolucionará a maneira como os médicos tratam seus pacientes”, disse a Dra. Laura van ‘t Veer, codiretora do Programa de Oncologia de Mama da UCSF e cientista principal dos estudos de biomarcadores I-SPY 2.

O triplo negativo, bem como os grupos de alto risco positivos para receptores hormonais HER2 negativos, são divididos em 3 subtipos preditivos de resposta diferentes; os grupos HER2 positivos são divididos em 2 subtipos preditivos de resposta. Os pesquisadores demonstraram que o uso do esquema de subtipos que representa várias vias alvo de drogas permite uma classificação mais apropriada de tumores e é uma melhoria em relação aos métodos padrão atuais.

O ensaio I-SPY 2 é considerado o arquétipo de uma nova abordagem aos estudos clínicos. Em vez do modelo tradicional de “um medicamento, uma doença” para o desenvolvimento de medicamentos, é um teste de “plataforma”. O I-SPY 2 avalia vários medicamentos (ou combinação de medicamentos) em paralelo com o objetivo de determinar quais medicamentos funcionam melhor em vários tipos de câncer de mama. O I-SPY 2 também foi projetado para eficiência e velocidade, empregando um modelo estatístico ‘adaptativo’. Os resultados de cada paciente são usados ​​para refinar como os medicamentos experimentais são atribuídos a novos pacientes. Devido à sua abordagem, o I-SPY 2 pode alcançar resultados semelhantes em uma fração do tempo com menos pacientes do que os ensaios tradicionais. O objetivo é levar o medicamento certo para o paciente certo. Esses novos subtipos preditivos de resposta ajudam a caracterizar melhor o tumor de uma pessoa e, a partir disso, determinar se ela provavelmente responderá a tratamentos específicos, como o bloqueio do ponto de verificação imunológico.

“Os últimos dez anos de tratamento de pacientes dentro do programa I-SPY nos ensinaram que os testes padrão de biomarcadores que usamos hoje não nos permitem otimizar o tratamento para nossos pacientes”, disse a Dra. Laura Esserman, também codiretora do Programa de Oncologia de Mama da UCSF e Diretora do UCSF Breast Care Center, bem como pesquisadora principal do I-SPY 2. “Toda a equipe do I-SPY está realmente animada para ver esses resultados e melhorar a maneira como direcionamos nossas terapias. É um avanço importante para os pacientes e uma demonstração clara de que o modelo I-SPY pode não apenas acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos contra o câncer, mas também direcionar o tratamento para os pacientes que mais se beneficiarão. Isso significa aumentar a chance de um medicamento levar à cura e minimizar o uso de outras terapias que podem não ser úteis ou adicionar toxicidade”.

A rede I-SPY 2 testará prospectivamente o esquema de subtipagem preditiva de resposta no I-SPY2.2, uma versão futura do estudo I-SPY2 que incorpora um esquema sequencial de múltipla atribuição randomizada (SMART) e adapta o tratamento em pacientes individuais.

O I-SPY2-990 mRNA/RPPA Data Resource está disponível publicamente. “Este conjunto de dados será um recurso inestimável para a comunidade de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos do câncer de mama e, finalmente, para os pacientes”, concluiu a Dra. Laura Esserman.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade da Califórnia em San Francisco (em inglês).

Fonte: Melinda Krigel, UCSF. Imagem: Heterogeneidade no câncer de mama triplo-negativo: em diferentes tipos de câncer, e mesmo dentro do mesmo tumor, as células cancerosas exibem ampla variedade de estruturas e características moleculares. Fonte: Cancer Center da Universidade de Virgínia/Instituto Nacional de Câncer dos EUA.

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