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AtualizadoQui, 25 Abr 2024 4pm

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Avanços na compreensão molecular em neuro-oncologia

thiago_Lins_Almeida_NET_OK.jpgO oncologista Thiago Lins Almeida (foto), do Centro Paraibano de Oncologia – Oncovida Especialidades, analisa estudos recentes que mostram novos paradigmas na classificação dos gliomas. Os trabalhos concluem que a caracterização molecular dos gliomas foi mais fidedigna ao prognóstico e aos fatores preditivos, sendo mais preciso que sua classificação histopatológica.

Avanços na compreensão molecular em neuro-oncologia

Recentemente, duas consecutivas publicações evidenciaram a necessidade de  mudança de paradigmas na classificação dos gliomas. Em junho de 2015, o The New England Journal of Medicine contemplou os gliomas de baixo grau, enquanto neste janeiro de 2016, a revista Cell apresentou uma nova compreensão sobre a gliomagênese para glioma de alto grau. Com base no Atlas do Genoma Humano (The Cancer Genoma Atlas - TCGA), em ambas as publicações, a caracterização molecular dos gliomas foi mais fidedigna para o prognóstico e fatores preditivos, sendo mais precisa que sua classificação histopatológica. Digno de nota, o Brasil integrou ambos os estudos através do biobanco dos pesquisadores Carlos Gilberto Carlotti Jr e Daniela Pretti Tirapelli, docentes da Faculdade de Ribeirão Preto, USP. 

Comprehensive, Integrative Genomic Analysis of Diffuse Lower-Grade Gliomas. N Engl J Med 2015;372:2481-98.

Neste estudo, foram analisados 293 gliomas de baixo grau para sequenciamento e metilação de DNA, além de analisar a expressão de RNA, de microRNA e de proteínas drivers. O estudo concluiu que aqueles mutados para os genes IDH, TP53 e com codeleção 1p19q apresentaram prognóstico mais favorável. De outro modo, aqueles gliomas de baixo grau sem mutação IDH comportaram-se distintamente dos gliomas de baixo grau e similares aos gliomas de alto grau, sugerindo que estes astrocitomas, olidendrogliomas e oligoastrocitomas evoluirão mais brevemente à transformação e indiferenciação na ausência da mutação IDH. 

Molecular Profiling Reveals Biologically Discrete Subsets and Pathways in Progression in Diffuse Glioma. Cell 2016;164:550-63.

Esse recente estudo analisou 516 gliomas de baixo grau e 606 glioblastomas multiforme, através de amostras em parafina e seu desfecho clínico. Para tanto, foi realizado o sequenciamento genético na busca de mutações somáticas como drivers tumorais, conhecidos e novos, bem como para análise de expressão do RNA mensageiro, fatores de transcrição reguladores do comprimento de telômeros, polimorfismo de metilação e seu silenciamento epigenético.

A análise do "status de metilação" foi obtido através de score resultado da razão da expressão das metilações em ilhas com alta densidade CpG sobre a soma de metilações e não metilações, como denominador. Com acurácia estimada em cerca de 90%, os resultados inferiores a 0,3 foram definidos como "não metilados", enquanto resultados superiores foram definidos "metilados", considerando "completamente metilado" ao score 1. Isso amplia a análise qualitativa e adiciona compreensão quantitativa ao resultado "metilado e não metilado". Além disso, foi incorporada a classificação quanto à expressão desta metilação entre G-CIMP low e G-CIMP high.

Como sugerido pelos autores, os gliomas poderão ser classificados entre sete subgrupos moleculares distintos, de acordo com as mutações IDH (mutado e não mutado), codeleção do 1p19q (Codel) e metilacão do MGMT (G-CIMP high e G-CIMP low). Apresenta-se assim, a classificação dos gliomas entre G-CIMP-low, G-CIMP-high, Codel, Classic-like, Mesenchymal-like, LGm6-GBM e PA-like. Dessa forma, poderemos nos deparar com gliomas de baixo grau com prognóstico desfavorável, enquanto encontraremos gliomas com prognóstico mais favorável.

De fato, essas análises auxiliarão a melhor compreensão da assinatura molecular dos gliomas e nortearão o melhor tratamento de acordo com o prognóstico mais ou menos desfavorável em sua gliomagênese. Esse conhecimento deverá ser incorporado à próxima revisão da classificação anatomopatológica, o que permitirá a descoberta de novos checkpoints para terapia-alvo e imunoterapia.
 
 
 
 
 
 

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