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AtualizadoSex, 27 Nov 2020 1pm

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Atlas do transcriptoma mapeia 17 principais tipos de câncer

Murad SFBO bxMathias Uhlén, professor de microbiologia do Royal Institute of Technology da Suécia, é o primeiro autor de um novo atlas que mapeou o transcriptoma genômico dos 17 principais tipos de câncer (A pathology atlas of the human cancer transcriptome). O estudo  foi publicado em acesso aberto na revista Science1 e é apontado como um novo marco na oncologia de precisão. Quem analisa é o oncologista André Murad (foto), professor adjunto e Coordenador da Disciplina de Oncologia da UFMG e Diretor Clínico da Personal - Oncologia de Precisão e Personalizada e do Laboratório Personal de Genética Molecular.

 

Atlas de Patologia Transcriptômica do Câncer

Por André Murad*

O estudo do Atlas  de Patologia Transcriptômica do Câncer publicado por  Uhlén et al na prestigiada revista Science no dia 18 de agosto não somente dá sequência ao  TCGA (ATLAS DO GENOMA DO CÂNCER), publicado em 2013, como representa um marco no entendimento dos processos moleculares pós-genônomicos, ou seja, ligados à transcrição ("transcriptoma") do RNA, estudados através do seu sequenciamento (RNA-Seq) e também das complexas redes metabólicas intracelulares resultantes das alterações moleculares encontradas ("metaboloma").

O estudo utilizou as mesmas amostras tumorais de 9.666 pacientes dos 11 mil estudados no TCGA e avaliou o transcriptoma genômico dos 17 principais tipos de câncer. Desde a publicação do TCGA, novas evidências têm ampliado a compreensão molecular do câncer, com foco nas alterações genéticas, incluindo rearranjos, amplificações e mutações específicas. A evolução deu novo impulso também ao desenvolvimento do Human Protein Atlas, que somou contribuição decisiva para a compreensão dos padrões patológicos, com dados de mRNA e da expressão de proteínas dos tipos de câncer mais comuns.

Agora, o estudo de Uhlén et al escreve mais um importante capítulo na pesquisa em câncer e na oncologia de precisão. Os dados foram correlacionados com desfechos clínicos e permitem explorar como a expressão de determinados genes influencia a sobrevida dos pacientes, assim como permitem gerar modelos personalizados para prever como mudanças metabólicas podem influenciar o crescimento tumoral.

O sonho do tratamento "personalizado" para pacientes com câncer dá mais um grande salto com o lançamento deste atlas. Um novo conceito para reportar os dados de sobrevida dos pacientes foi introduzido, denominado "sobrevida baseada nas parcelas de dispersão interativas", sendo que o estudo incluiu mais de 400 mil parcelas. Um centro nacional de supercomputadores foi utilizado para analisar mais de 2,5 pentabytes de dados públicos disponíveis do TCGA, o que gerou mais de 900 mil parcelas de sobrevida. Todos esses dados foram utilizados na análise final da correlação do sequenciamento de RNA e na identificação das proteínas analisadas com a sobrevida dos pacientes.

Este estudo difere das investigações anteriores do câncer, uma vez que não está focado em mutações genômicas, mas sim nos efeitos pós-mutacionais e nas proteínas codificadas pelos genes alterados (assinaturas pós-transcricionais). 

Pela primeira vez na literatura médica ficou demonstrada a influência dos níveis de expressão gênica e o poder dos "grandes dados" – BIG DATA -  em mudar a forma como a pesquisa médica é realizada. Também ficam demonstradas as vantagens das políticas do acesso aberto na Ciência, em que pesquisadores compartilham dados uns com os outros para permitir a integração de enormes quantidades de dados de diferentes fontes.

O estudo demonstrou também que uma grande fração de genes é expressa de forma diferenciada nos diferentes tipos de tumores e, em muitos casos, tem impacto na sobrevida global dos pacientes. A pesquisa adicionalmente identificou que os padrões individuais de expressão gênica de tumores variaram consideravelmente, podendo exceder a variação observada entre diferentes tipos de câncer. A menor sobrevida dos pacientes foi associada à elevação da regulação em excesso dos genes envolvidos na mitose e no crescimento celular e na redução dos genes envolvidos na diferenciação celular.

Os dados permitiram aos pesquisadores gerar modelos metabólicos personalizados de escala genômica para pacientes com câncer para identificar genes-chave envolvidos no crescimento tumoral. Para os cânceres de pulmão e colorretal, uma seleção de genes prognósticos identificados no Atlas também foi analisada em coortes independentes, utilizando-se a imuno-histoquímica para validar os padrões de expressão gênica proteômica.

Em conclusão, o Atlas mapeado por Uhlén et al fornece perfis baseados em transcriptomas e se constitui em mais um instrumento valioso para a medicina de precisão. Os resultados demonstram o poder dos grandes esforços de bioinformática, usando modelos metabólicos de escala genômica e corroboram dados já conhecidos sobre a heterogeneidade tumoral.

*Sobre o autor: André Marcio Murad é Professor Adjunto-Doutor Coordenador da Disciplina de Oncologia da Faculdade de Medicina da UFMG e Diretor Clínico da Personal - Oncologia de Precisão e Personalizada e do Laboratório Personal de Genética Molecular de Belo Horizonte, MG. Pós-Doutorando em Genética pela UFMG. 

Referência:A pathology atlas of the human cancer transcriptome - Mathias Uhlen et al - Science 18 Aug 2017: Vol. 357, Issue 6352, eaan2507 - DOI: 10.1126/science.aan2507


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