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Acelerar o diagnóstico e o tratamento do cancro com Massa-Espectrometria baseou técnicas

Thought LeadersLivia EberlinAssistant ProfessorUniversity of Texas

Uma entrevista com Livia Eberlin, professor adjunto na Universidade do Texas em Austin, discutindo a revelação da massa-espectrometria baseou técnicas para o diagnóstico do cancro e melhorou resultados clínicos.

Por que há uma necessidade para alternativas à análise citológica no campo da oncologia?

Dentro do contexto de cirurgias do cancro, o método que estêve na clínica para analisar os tecidos que estão sendo removidos do paciente para se certificar de que todo o cancro estêve removido é chamado uma histopatologia.

Isso é feito com a análise de secções congeladas. Estas são as partes de tecido que são enviadas a um laboratório e então são congeladas, seccionadas, e manchadas. O patologista olha então a secção manchada do tecido sob um microscópio para determinar se todo o cancro foi removido ou não durante esse procedimento cirúrgico.

O problema é que este procedimento pode tomar uns muitos tempos. As cirurgias são estendidas às vezes em 35 a 40 minutos porque você tem que esperar a análise congelada da secção a ser feita. Pode igualmente ser bastante subjetiva porque este processo de congelar o tecido rapidamente durante a cirurgia para poder conseguir uma secção para que o patologista olhe de utilização um microscópio pode causar algumas mudanças à histologia do tecido e à citologia. Pode ser duro para um patologista avaliar precisamente se há um cancro ou não nessa região da secção do tecido.

Há uma necessidade incrível para as novas tecnologias que poderiam ser aplicadas na clínica, preferivelmente na sala de operações, ajudar os cirurgiões fornecendo os a informação na presença ou na ausência de cancro em determinadas posições do corpo.

Isto guiaria a resseção cirúrgica de modo que soubessem, em posições específicas quando estão removendo o cancro, se todo o cancro estêve removido ou não, e se aquela é uma região de tecido saudável que pudesse permanecer ou de tecido doente que ainda necessidades de ser removido.

Crédito de imagem: Shutterstock/Komsan Loonprom

Como podem as técnicas baseadas massa-espectrometria ser usadas para melhorar o diagnóstico e a monitoração dos pacientes com cancro?

A espectrometria em massa é uma das tecnologias analíticas que podem fornecer o mais de nível elevado da sensibilidade e da especificidade para a análise química. Com espectrometria em massa, nós podemos realmente escavar profundamente na composição molecular de amostras complexas e para dizer, “estes são os metabolitos específicos que estam presente nesta amostra. Estas são os lipidos que estam presente, e as proteínas também”.

Com o isso amável de informação molecular detalhada, nós podemos então avaliar se uma amostra, nos deixou dizer uma amostra clínica tal como uma parte de tecido, é doente ou se é tecido saudável de um modo dos segundos. Isso é porque os perfis destas moléculas são muito característicos das pilhas que são saudáveis ou das pilhas que são isto é as pilhas doentes que estão com o cancro.

Se nós podemos adaptar a tecnologia da espectrometria em massa, que é ainda na maior parte uma tecnologia da investigação e desenvolvimento que exija a instrumentação relativamente complexa, para traduzi-la à clínica e para pôr estas tecnologias nas mãos dos clínicos, deixe-nos dizer os cirurgiões ou os patologistas que são os profissionais clínicos que fazem estas decisões, nós pode autorizá-las com informação molecular que pode ser altamente exacta com respeito ao diagnóstico de um espécime clínico. Nessa maneira, nós podemos fornecer a informação nova que é indisponível no momento ajudar clínicos a fazer melhores decisões do tratamento para seus pacientes.

Como estas técnicas comparam ao gene e a arranjar em seqüência do RNA?

As técnicas da espectrometria em massa são usadas normalmente para analisar moléculas tais como metabolitos, lipidos, e proteínas. Em particular, para a tecnologia que eu tenho desenvolvido, nós focalizamos principalmente nas moléculas pequenas, que seriam metabolitos, ácidos gordos, e lipidos. Quando você compara ao ADN e RNA-segs., você está olhando tipos completamente diferentes de moléculas. Também, o que eu penso está apelando sobre a informação metabólica é que está fornecendo uma imagem do tempo real dos processos que estão indo sobre no tecido.

Com ADN e RNA, você está olhando as mutações ou os testes padrões totais da expressão dos genes e dos processos da transcrição que estão indo sobre nas pilhas. Com metabolitos, você está olhando os produtos finais destas reacções, as coisas que estão acontecendo no tempo real na pilha relativa ao metabolismo, e assim por diante. Ambas as aproximações têm o valor incrível.

É notável como o ADN e o RNA que arranjam em seqüência tecnologias estão sendo incorporados cada vez mais dentro da clínica. Pode fornecer a informação na probabilidade que alguém desenvolverá, deixa-nos dizer, algum tipo de cancro da mama, e que tem o valor incrível em pacientes de controlo.

Com espectrometria em massa, o que nós estamos tentando fazer é ajudar a melhorar quase decisões clínicas no tempo real. Especialmente com o tipo de espectrometria em massa que meu laboratório faz, a análise que nós podemos fornecer é terminada em alguns segundos. Se você compara este com o ADN e o RNA que arranjam em seqüência, aquele toma normalmente um tempo mais longo. Com especs. da massa, nós poderíamos fornecer esta informação a produção alta para expedir e melhorar esperançosamente a decisão do tratamento para o paciente.

Por favor pode você dizer-nos sobre sua pesquisa recente na neoplasia do tiróide?

Nossa pesquisa com cancro de tiróide é focalizada nos pacientes de ajuda que entram a clínica com um nódulo do tiróide para saber se o nódulo é um nódulo cancerígeno que precise de ser removido, ou se é um nódulo benigno que não exija necessariamente a cirurgia.

A incidência do cancro de tiróide está aumentando ràpida nos EUA e em todo o mundo, e ~50% dos povos pela idade de 60 encontrará um nódulo em seu tiróide. A boa notícia é que a maioria de nódulos do tiróide é benigna, assim que estas não são as lesões cancerígenos que precisam de ser removidas.

Agora o problema é que os métodos actuais da citologia que são usados para avaliar pilhas de uma biópsia do tiróide sob um microscópio são frequentemente inconsequentes. Pode ser duro para um clínico dizer se um nódulo é benigno ou maligno. Tão muita hora, pacientes entra na cirurgia sem mesmo saber se estão com o cancro. Você pode determinar se é cancro durante a cirurgia, mas na maioria dos tempos para o tipo folicular de neoplasma o paciente não está com o cancro, assim que a cirurgia era provavelmente desnecessária.  .

O que nós estamos tentando fazer é usar a espectrometria em massa antes que a cirurgia para analisar estas pilhas de uma biópsia mìnima invasora do nódulo para determinar exactamente se o indivíduo está com o cancro, e assim cirurgia, ou se o nódulo esteja benigna e ajuda assim a impedir as cirurgias desnecessárias, que são terríveis para o paciente, mas seja igualmente caro e uma carga ao sistema de saúde.

Crédito de imagem: Vitanovski jovan de Shutterstock/

Que eram as conclusões deste estudo, e eram os resultados significativos?

Nós começamos este estudo no cancro de tiróide que usa tecidos depositados. Estes são os tecidos que têm sido recolhidos já dos pacientes e estão disponíveis como recursos para pesquisadores. Nós analisamos 178 tecidos e adquirimoss sobre cem mil espectros em massa. Era uma série de dados realmente grande. Nós usamos essa informação para construir os classificadores estatísticos que poderiam determinar se um nódulo era cancro ou se era apenas um tumor benigno. Nós testamos aquele e nós fizemos bem para um tipo específico de cancro de tiróide, carcinoma papillary do tiróide. Nós tivemos sobre a precisão de 90%. Para tipos foliculares, nós tivemos a precisão de 83%, que é realmente boa considerando que este tipo de nódulo do tiróide não pode ser determinado com a citologia sozinha.

Então nós começamos um estudo experimental em perspectiva na clínica, aonde os pacientes estavam entrando para uma biópsia rotineira e nós obtivemos uma biópsia adicional para nosso estudo. Nós temos feito aquele com sobre os cem pacientes até agora, e nós mantivemos nossa precisão no diagnóstico em apenas aproximadamente 90%.

Estes resultados são realmente emocionantes porque, em muitos estes casos, nós tivemos a informação que poderia ter impedido que os pacientes entrem em uma cirurgia potencial desnecessária. Mas nós precisamos de fazer um estudo muito maior da validação que nós estejamos planeando fazer como um projecto multicentrado para validar estes resultados e para provar seu valor para o assistência ao paciente.

Você igualmente desenvolveu uma pena de MassSpec do `' para melhorar a precisão dos diagnósticos. Que são este dispositivo, e como ele trabalham?

A visão em desenvolver a pena das especs. da massa era fornecer um dispositivo handheld, fácil de usar baseado na análise da espectrometria em massa que poderia rotineiramente ser usada por cirurgiões e por patologistas. Nós quisemo-la ser algo que poderiam tratar, para os autorizar para fazer a análise e para se aproveitar da precisão alta e da sensibilidade da análise da espectrometria em massa nos ajudar faça decisões clínicas.

Eu olho o dispositivo da pena de MasSpec, olha consideravelmente simples, e aquela era a intenção. É uma ferramenta handheld, e embora nós a chamemos uma pena, naturalmente, não funciona como a pena, mas trabalha fornecendo uma única gota do solvente às moléculas do extracto de um tecido. Na maioria das vezes, nós usamos a água para a ponta da pena, e nós automatizamos o processo de modo que uma vez que você toca no tecido e provoca o dispositivo com uma pá do pé, tudo acontecesse sem any more entrada do usuário.

A água é um solvente incrível. Uma vez que essa gota de água interage com o tecido, extrai metabolitos, lipidos, e mesmo proteínas pequenas do tecido. Então nós temos um sistema da tubulação que transfira essa gota toda a maneira ao espectrómetro em massa.

Usando esta instalação, nós obtemos a análise molecular destas moléculas quase no tempo real baseado no teste padrão destas moléculas, nós podemos então dizer o cirurgião ou o clínico que usa o dispositivo, este lugar onde você analisou esta região do tecido é cancro ou tecido normal. Nós fazemos aquele em um marco temporal de aproximadamente 10-15 segundos. O tempo pode ser um pouco mais curto ou mais longo na maior parte segundo como distante seu espectrómetro em massa é do local do tecido e do sistema da tubulação que nós usamos. Nós olhamos sobre mil tecidos no laboratório e nossas precisões para o diagnóstico do cancro são consideravelmente emocionantes, ao redor 96%. Nós estivemos na clínica que testa este dispositivo na sala de operações in vivo e em tecidos agora recentemente extirpados com sobre 100 cirurgias, e os resultados intraoperativos são realmente prometedores também

Nós somos em processo de publicar este estudo piloto, que mostra realmente que a tecnologia da espectrometria em massa tem o valor incrível em guiar decisões clínicas. Com a pena das especs. da massa, eu penso que a simplicidade e a acessibilidade na maneira que nós projectamos a tecnologia estão apelando realmente. Pode bem ser incorporada em uns trabalhos clínicos com exigências de treinamento mínimas

Crédito de imagem: Pena em massa das especs. do grupo de investigação de Livia S. Eberlin

Por que você escolheu se centrar sobre o cancro do ovário?

Nós temos trabalhado no cancro do ovário em meu laboratório por alguns anos desde que eu comecei meu laboratório, e o foco no cancro do ovário foi conduzido por nosso desejo ajudar os pacientes e as mulheres que estão sofrendo desta doença.

Nós igualmente tivemos um projecto em curso olhar os vários aspectos do diagnóstico clínico de resultados do cancro do ovário e do tratamento. Quando nós desenvolvemos a pena das especs. da massa, nós conhecemos que na cirurgia do cancro do ovário pode ser realmente duro identificar regiões de metástase, que é onde o cancro do ovário está espalhando, que somos muito comuns para o cancro do ovário do nível superior.

Você encontra normalmente o cancro do ovário durante todo a cavidade abdominal de um paciente. Para um cirurgião, pode ser realmente importante ter uma ferramenta que os ajude a identificar estas regiões potenciais de metástase a fim remover todo o cancro.

Nós sabemos dos dados clínicos que houve os estudos extensivos que mostram que aquela remover todo o cancro do paciente dará lhes a uma possibilidade mais alta da sobrevivência sã. Era uma encenação onde nós tivéssemos o acesso a estes pacientes e tecidos e houvesse uma necessidade clínica importante. Nós somos extremamente apaixonado sobre pacientes de cancro do ovário de ajuda.

Crédito de imagem: Shutterstock/David A. Litman

A técnica envolve o uso da aprendizagem de máquina. Você pensa o AI e a aprendizagem de máquina fará parte vital do futuro para diagnósticos clínicos?

Eu acredito que o AI e a aprendizagem de máquina serão partes essenciais da decisão clínica, e aquele acontecerá mais logo do que nós esperamos. São tecnologias essenciais, especialmente porque nós nos estamos movendo constantemente para dados grandes e dados moleculars de incorporação com informação clínica e da imagem lactente.

Uma vez que você começa obter a estas séries de dados e a tentativa complexas para fazer as decisões baseadas nesta informação complexa, há um limite ao que o cérebro humano pode fazer ràpida e automaticamente. A aprendizagem de incorporação do AI e de máquina será crítica para conseguir esse nível de produção e de certeza.

Mas eu tenho que dizer que há muita campanha publicitária neste campo também. É realmente importante para pesquisadores como mim mesmo, e eu estou tentando constantemente aprender mais sobre o AI e a aprendizagem de máquina, seleccionar as ferramentas do direito para certificar-se de que nossos modelos não são sobre-encaixe.

Validar seus modelos, testando seus modelos, e o uso de séries de dados independentes e de amostras clínicas será crucial mostrar o valor e o vigor deste tipo de tecnologia para ajudar o cuidado clínico.

Você pensa que estas técnicas um dia alcançarão a histopatologia, ou trabalha ao lado dela?

Eu penso que as novas tecnologias como a espectrometria em massa e outras modalidades serão complementares ao que os patologistas já estão fazendo. O aspecto humano da avaliação do tecido para o diagnóstico é crucial ao assistência ao paciente.

O pensamento, ou pelo menos meu objetivo, são autorizar clínicos com tecnologias mais novas que podem as ajudar a fazer decisões. Para não os substituir, mas para ajudá-los a fazer decisões mais informado e melhores, baseadas especialmente na informação molecular que é segura e pode ser altamente com carácter de previsão do estado da doença.

Por que você a sentiu era importante compartilhar de seu trabalho em Pittcon 2020?

Eu fui a Pittcon diversas vezes. É uma conferência que eu aprecio muito porque combina diversas áreas da química e da química analítica. Há-lhe estes borda e aspecto frescos, que é todas as novas tecnologias que é lançado durante a conferência cada ano.

Eu penso aquele que ver as negociações científicas e que obtenho esta informação nova sobre que povos estão trabalhando sobre e se estão tornando, sou realmente emocionante e motivo-me para levar a cabo igualmente áreas de pesquisa novas. A exposição está igualmente realmente fresca.

Poder ver os vendedores e os produtos novos que estão sendo lançados para ajudar pesquisadores na academia e na indústria é algo que é especial e original a Pittcon. É grande avenida para trabalhos em rede também.

Os eventos como Pittcon são realmente importantes para que eu fale a outros cientistas e pesquisadores, e compartilhe de ideias e considere se têm alguma entrada. Como podemos nós melhorar desenvolvemos o que nós estamos fazendo? Como podemos nós pensar de maneiras novas de alcançar nossos objetivos e de ajudar pacientes?

Essa interacção com outros povos que são principais no campo é muito importante para pesquisadores e para estudantes também. Além disso, ver a tecnologia e os produtos que estão sendo lançados pela indústria nas empresas é igualmente algo que está apelando e pode ajudar nossas pesquisa e instrumentação.

Os eventos como Pittcon são realmente importantes para mim para a rede, falar a outros cientistas e a outros pesquisadores, e compartilhar de ideias e considerar se têm alguma entrada. Como podemos nós melhorar desenvolvemos o que nós estamos fazendo? Como podemos nós pensar de maneiras novas de alcançar nossos objetivos e de ajudar pacientes?

Essa interacção com povos que são principais no campo é muito importante para pesquisadores e para estudantes licenciado também. Além disso, ver a tecnologia e os produtos que estão sendo lançados pela indústria nas empresas é igualmente algo que está apelando e pode ajudar nossas pesquisa e instrumentação.

Onde podem nossos leitores encontrar mais informação?

Sobre Livia Eberlin

Livia Schiavinato Eberlin era nascida e aumentada em Campinas, São Paulo, Brasil. Sua paixão para a espectrometria em massa (MS) começada como um assistente de pesquisa do universitário no laboratório de Thomson da universidade estadual de Campinas (UNICAMP).

Recebeu seu B.S. na química de UNICAMP em 2007 e transportou-se então aos EUA em 2008 para começar um programa do PhD na química analítica na universidade de Purdue sob o mentorship do prof. R. Graham Cozimento.

Durante seu PhD, Livia desenvolveu e aplicou a imagem lactente ambiental do MS da ionização ao diagnóstico humano do cancro. No reconhecimento de seu trabalho inovativo do PhD, Livia recebeu muitas concessões que incluem a concessão da assinatura do Prémio Nobel da sociedade de produto químico americano.

Em 2012, começou seu trabalho pos-doctoral na Universidade de Stanford sob a orientação do prof. Richard N. Zare, onde continuou a desenvolver a tecnologia do MS para a pesquisa biomedicável. Durante esse tempo, recebeu L'Oréal para mulheres na bolsa de estudo da ciência, um caminho K99 à concessão da independência do NIH/NCI e foi alistada em Forbes 30 sob a lista 30 na ciência e nos cuidados médicos.

Em 2016, Livia começou sua carreira independente como um professor adjunto no departamento de química na Universidade do Texas em Austin. Desde então, Livia e seu grupo receberam diversos reconhecimentos para sua pesquisa.

Citations

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