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O modelo novo podia prever o tempo de espera personalizado para a progressão no cancro colorectal

Ganhos líquidos: Um modelo evolucionário que utiliza amostras de sangue de série dos pacientes com o cancro colorectal avançado tratado com as anti-EGFR terapias em uma experimentação da fase II podia prever o tempo de espera personalizado para a progressão.

Jornal em que o estudo foi publicado: Descoberta do cancro, um jornal da associação americana para a investigação do cancro

Autores: Andrea Co-superior Sottoriva autores, PhD, CAM, companheiro de Chris Rokos na evolução e o cancro e líder da equipa no instituto da investigação do cancro, a Londres e o Nicola Valeri, a DM, o PhD, o líder da equipa na biologia e na genómica gastrintestinais do cancro no instituto da investigação do cancro, a Londres, e oncologista médico do consultante na confiança real da fundação de Marsden NHS

Fundo: “Combinando a amostra longitudinal freqüente do ADN sem célula com a modelagem matemática da evolução do tumor, nós podíamos fazer previsões estatísticas dos pacientes que eram em risco da progressão,” dissemos Sottoriva. “Nós poderíamos igualmente determinar quando um cancro estava indo voltar, em uma base do paciente-por-paciente. Isto é a primeira vez que a previsão quantitativa deste tipo estêve usada com sucesso no cancro.”

Quando os clínicos usarem frequentemente biópsias do tumor para o cancro que genotyping, muitos tumores têm a heterogeneidade do intratumor que pode conduzir a resistência do tratamento; conseqüentemente, as biópsias múltiplas são em tempo e em espaço necessários compreender melhor como os tumores evoluem para resistir a terapia, Valeri explicada.

As biópsias líquidas são não invasoras, permitindo a coleção do ADN de circulação do tumor em muitos pontos do tempo sem risco adicional ao paciente. Além disso, a análise do ADN de circulação do tumor pode capturar a heterogeneidade intratumoral melhor do que uma parte pequena do tumor, disse Valeri.

Quando muita pesquisa se centrar sobre o serviço público clínico de ADN sem célula (cfDNA) para a monitoração da doença, o uso de biópsias líquidas como uma ferramenta com carácter de previsão em calcular o tempo à progressão da doença não estêve investigado completamente, Sottoriva notou.

Como o estudo foi conduzido e resulta: Os pesquisadores analisaram os resultados da experimentação de PROSPECT-C que avaliou biomarkers da resposta e da resistência às anti-EGFR terapias nos pacientes com selvagem-tipo cancro colorectal metastático de RAS. As biópsias do tumor foram tomadas dos pacientes em pontos predefinidos do tempo do pré-tratamento (linha de base) e do cargo-tratamento (progressão da doença), e na resposta parcial em algum. Adicionalmente, os pacientes forneceram amostras do plasma cada quatro semanas até a progressão da doença.

Mesmo que o tumor padrão que genotyping categorizasse pacientes como estando com o cancro colorectal metastático com selvagem-tipo RAS, a análise do cfDNA da linha de base revelou que muitos dos tumores destes pacientes tiveram aberrações nas proteínas de RAS, que podem explicar porque eram resistentes ao cetuximab, um inibidor de EGFR, Valeri notável. Além disso, arranjar em seqüência ultra-profundo de núcleos da biópsia do tumor da linha de base revelou as mutações de RAS, mais adicionais destacando as limitações de métodos padrão para o tumor que genotyping, ele adicionou.

Valeri e os colegas geraram os modelos matemáticos que utilizaram o cfDNA e níveis carcinoembryonic (CEA) do antígeno do plasma dos pacientes individuais para prever o tempo à progressão. Os resultados foram validados usando medidas de RECIST dos dados radiológicos da imagem lactente.

O modelo matemático que utiliza medidas do CEA foi aplicado a seis pacientes para prever o tempo à progressão clínica. Destas previsões, três estavam dentro de 10 por cento do tempo da progressão como medidos por RECIST.

Notàvel, as previsões geradas com perfilamento alto do cfDNA da sensibilidade permitiram a previsão do tempo da progressão diversas semanas adiantado, comparada com os modelos que utilizam medidas do CEA.

Com a informação garnered do cfDNA, os pesquisadores poderiam gerar os modelos múltiplos baseados no crescimento previsto dos subclones individuais conduzidos por mutações diferentes. A precisão dos modelos que utilizam o cfDNA confia na identificação dos subclones dominantes nos pacientes com mecanismos polyclonal da resistência, Valeri disse.

Os comentários do autor: A “integração de tecnologias novas da monitoração gosta do cfDNA, em combinação com a modelagem matemática da previsão do tumor, pode oferecer a oportunidade de actuar cedo, para parar a terapia, ou para mudar o tratamento para ficar uma etapa antes da doença,” disse Valeri. “Nosso método permite uma previsão mais exacta assim como uma monitoração melhorada da resposta à terapia.”

Limitações do estudo: As limitações do estudo incluem um tamanho da amostra pequeno, além do que centrar-se sobre aberrações do caminho de RAS nos modelos matemáticos, como outras causas determinantes genéticas e não-genéticas resistência da causa provável e progressão da doença, Sottoriva notável. Este modelo deverá ser validado em perspectiva nas experimentações futuras, ele adicionou.