Pesquisadores do MD Anderson Cancer Center da Universidade do Texas desenvolveram uma nova abordagem para quantificar os níveis totais de mRNA específicos do tumor a partir de amostras de tumor de pacientes, que contêm células cancerígenas e não cancerosas. Usando esta técnica em tumores de mais de 6.500 pacientes em 15 tipos de câncer, os pesquisadores demonstraram que níveis mais altos de mRNA nas células cancerígenas estavam associados à redução da sobrevida do paciente.
O estudo, publicado hoje na Nature Biotechnology , sugere que essa abordagem computacional pode permitir análises em larga escala dos níveis de mRNA totais específicos do tumor a partir de amostras de tumor, o que poderia servir como biomarcador prognóstico para muitos tipos de câncer.
“Estudos de sequenciamento de célula única nos mostraram que o conteúdo total de mRNA nas células cancerígenas está correlacionado com as características biológicas do tumor, mas não é viável usar abordagens de célula única para analisar grandes coortes de pacientes”, disse o autor correspondente Wenyi Wang, Ph. D., professor de Bioinformática e Biologia Computacional. “Com este estudo, propomos uma nova técnica matemática de deconvolução para estudar essa importante característica biológica do câncer em escala, usando dados de sequenciamento tumoral em massa amplamente disponíveis”.
Enquanto as abordagens de sequenciamento de célula única podem perfilar milhares de células individuais de uma amostra, o sequenciamento em massa gera uma imagem geral do tumor em um número maior de células. Como uma amostra de tumor contém uma mistura diversificada de células cancerígenas e não cancerosas, são necessárias etapas adicionais para isolar as informações específicas do câncer dos dados de sequenciamento em massa.
A deconvolução é uma técnica computacional projetada para separar dados de sequenciamento em massa em seus diferentes componentes. Este estudo é o primeiro a relatar uma abordagem de deconvolução para quantificar os níveis totais de mRNA específicos do tumor a partir de dados de sequenciamento em massa, fornecendo um complemento escalável para análise de célula única.
Juntamente com Wang, o estudo foi liderado por Shaolong Cao, Ph.D., ex-bolsista de pós-doutorado, Jennifer R. Wang, MD, professora assistente de Cirurgia de Cabeça e Pescoço, e Shuangxi Ji, Ph.D., pós-doutoranda em Bioinformática e Biologia Computacional.
Para desenvolver sua ferramenta de deconvolução, a equipe de pesquisa começou analisando dados de sequenciamento de célula única gerados a partir de 48.913 células em 10 pacientes com quatro tipos diferentes de câncer. O agrupamento desses dados, como seria em uma amostra em massa, permitiu identificar diferenças nos níveis totais de mRNA entre células cancerígenas e não cancerosas, motivando um exame mais aprofundado dessas diferenças em tumores em massa.
Ao validar sua abordagem com linhas celulares de câncer, eles quantificaram os níveis totais de mRNA específicos do tumor usando dados de sequenciamento em massa de 6.580 amostras de tumor de pacientes em quatro grandes coortes. Como o sequenciamento em massa tem sido usado rotineiramente há anos, os pesquisadores foram capazes de comparar os níveis totais de mRNA com dados clínicos de longo prazo disponíveis para esses pacientes.
Em uma análise pan-câncer, eles demonstraram que níveis mais altos de mRNA específico do tumor total estavam correlacionados com a redução da sobrevida livre de progressão e sobrevida global.
Curiosamente, o estudo descobriu que a correlação pode depender do estágio do câncer. Em certas coortes, observar estágios específicos do câncer mostrou que altos níveis totais de mRNA estavam associados a melhores resultados. Como existem diferentes regimes de tratamento para cânceres em estágio inicial e tardio, os autores sugerem que os níveis totais de mRNA têm o potencial de serem úteis na previsão de prognóstico e resposta a alguns tratamentos.
Olhando especificamente para duas coortes independentes de pacientes com câncer de mama, eles confirmaram que níveis mais altos de mRNA total foram correlacionados com melhores resultados em pacientes em estágio inicial tratados com quimioterapia. Por outro lado, pacientes em estágio inicial com níveis mais baixos de mRNA total parecem se beneficiar menos da quimioterapia nesta coorte.
Os resultados devem ser confirmados com estudos prospectivos maiores, mas os pesquisadores sugerem que os níveis de mRNA total específicos do tumor podem ser adaptados em um biomarcador prognóstico para estratificar pacientes de alto risco e orientar a seleção do tratamento.
“A partir das ferramentas clínicas atualmente disponíveis, sabemos que analisar as alterações de expressão em uma determinada via ou conjunto de genes pode ter valor para orientar o atendimento ao paciente”, disse Jennifer Wang. “As descobertas deste estudo enfatizam que olhar para o transcriptoma como um todo pode ser ainda mais poderoso”.
O financiamento primário para esta pesquisa foi fornecido pelos Institutos Nacionais de Saúde (R01CA183793, P30CA016672), Programa Moon Shots do MD Anderson ® e Prêmio ASPIRE da Fundação Mark para Pesquisa do Câncer.
