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Os dados genomic do paciente computacional dos usos da ferramenta para encontrar o melhor tratamento para o cancro de bexiga

Quando se trata do cancro, um-tamanho-fazer-não-ajuste-todo.

“Um dos desafios que nós temos quando tomando dos pacientes com cancro de bexiga somos aquele de um paciente ao seguinte, o prognóstico, a fase e a resposta aos tipos diferentes do tratamento diferem,” disse o Dr. Seth Paul Lerner, que é o director da oncologia urológica e do programa do cancro de bexiga assim como do professor multidisciplinares da urologia e da cadeira de Beth e de Dave Swalm na oncologia urológica na faculdade de Baylor da medicina. “As características diversas do cancro levantam um desafio ao selecionar o melhor tratamento para cada paciente.”

Em Baylor, Lerner e seus colegas têm estudado os sustentamentos genomic destas diferenças entre pacientes com cancro de bexiga invasor do músculo. Como parte do grupo da rede da pesquisa do atlas do genoma do cancro, relataram em 2017 uma caracterização molecular detalhada de 412 cancros de bexiga músculo-invasores que conduziram à identificação de cinco subtipos expressão-baseados do cancro. Os pesquisadores igualmente relataram os resultados diferentes da sobrevivência de cada subtipo. Por exemplo, um dos subtipos nomeados “neuronal” tem um perfil muito distinto da expressão e é associado com a sobrevivência deficiente e os resultados menos favoráveis.

“Nós podíamos mostrar que as assinaturas da mutação, os subtipos moleculars, a carga de moléculas cancro-associadas novas e os factores clínicos e patológicos conhecidos têm uma influência muito clara na sobrevivência paciente total,” Lerner dissemos. “Mas, como podemos nós aplicar este conhecimento na prática clínica?”

“Neste estudo publicou na urologia européia em 2019, nós relatamos a revelação de uma ferramenta computacional - um classificador do único-paciente - que permita eficazmente médicos de atribuir um subtipo do cancro de bexiga ao cancro de um paciente individual que usa os dados genomic desse paciente,” disse o primeiro Dr. Jaegil Kim do autor, que estava no instituto largo naquele tempo que estava trabalhando neste projecto e é actualmente um cientista principal superior em TESARO, uma empresa oncologia-focalizada.

Os pesquisadores igualmente aplicaram seu classificador do único-paciente aos dados produzidos pelo IMvigor 210 ensaios clínicos que trataram quase 400 pacientes com avançado localmente ou cancro de bexiga metastático com atezolizumab, um tipo de droga da imunoterapia, e sobrevivência objetiva relatada do resposta e a total. Isto permitiu os pesquisadores de conectar a resposta ao tratamento com um subtipo particular do cancro de bexiga.

“Um dos resultados os mais emocionantes é que o subtipo que neuronal agressivo da expressão nós tínhamos identificado em 2017 como ter a sobrevivência deficiente e menos resultado favorável responde muito bem ao tratamento do atezolizumab e os pacientes têm um resultado muito melhor,” Kim disse.

“Dos 11 pacientes que nós identificamos como ter um subtipo neuronal, toda a aqueles evaluable para a resposta objetiva respondeu (duas respostas completas, às seis parcial respostas) do tratamento, ou os 72 por cento total. Isto traduzido a uma probabilidade muito alta da sobrevivência que fosse inaudita em cancro de bexiga avançado,” Lerner disse. “Embora este é um grupo pequeno de pacientes, é muito emocionante ver que nossa investigação básica pode directamente ser traduzida ao ajuste clínico permitindo que nós determinem que subtipo do cancro de bexiga tem uma possibilidade melhor responder bem a um tratamento específico.”

Embora um teste mais adicional seja necessário em ensaios clínicos em perspectiva, os pesquisadores antecipam um futuro em que um médico pode aplicar o classificador do único-paciente aos dados genomic do tumor dos pacientes para identificar o subtipo do cancro de bexiga, e seleccionam então o tratamento que o subtipo particular é mais provável de responder a.

De “o cancro bexiga causa 160.000 mortes calculadas no mundo inteiro pelo ano e nós somos atrás de outros campos do cancro em termos das aplicações clínicas de seus dados moleculars e biologia,” Lerner disse. “Contudo, nós podemos começar a ver como nós podemos usar esta informação no futuro para fornecer o melhor tratamento para cada paciente.”