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Acelerar la diagnosis y el tratamiento del cáncer con espectrometría de masa basó técnicas

Thought LeadersLivia EberlinAssistant ProfessorUniversity of Texas

Una entrevista con Livia Eberlin, profesor adjunto en la Universidad de Texas en Austin, discutiendo el revelado de la espectrometría de masa basó las técnicas para la diagnosis del cáncer y perfeccionó resultados clínicos.

¿Por qué hay una necesidad de opciones al análisis citológico en el campo de la oncología?

En el contexto de cirugías del cáncer, el método que ha estado en la clínica para analizar los tejidos que se están quitando del paciente para asegurarse de que se ha quitado todo el cáncer se llama una histopatología.

Eso se hace con el análisis de secciones congeladas. Éstos son los pedazos de tejido que se envían a un laboratorio y después se congelan, se seccionan, y se manchan. El patólogo entonces observa la sección manchada del tejido bajo un microscopio para determinar si todo el cáncer se ha quitado o no durante ese procedimiento quirúrgico.

El problema es que este procedimiento puede tardar un tiempo largo. Las cirugías se amplían a veces por 35 a 40 minutos porque usted tiene que esperar el análisis congelado de la sección que se hará. Puede también ser muy subjetivo porque este proceso de congelar el tejido rápidamente durante cirugía para poder conseguir una sección para que el patólogo observe con un microscopio puede causar algunos cambios a la histología del tejido y a la citología. Puede ser duro que un patólogo evalúe exacto si hay cáncer o no en esa región de la sección del tejido.

Hay una necesidad increíble de las nuevas tecnologías que se podrían aplicar en la clínica, preferiblemente en la sala de operaciones, de ayudar a los cirujanos proveyendo de ellos la información en la presencia o la ausencia de cáncer en ciertas posiciones de la carrocería.

Esto conduciría la resección quirúrgica de modo que supieran, en las posiciones específicas cuando están quitando el cáncer, si se ha quitado todo el cáncer o no, y si ésa es una región de tejido sano que puede permanecer o de tejido enfermo que aún las necesidades de ser quitado.

Haber de imagen: Shutterstock/Komsan Loonprom

¿Cómo se pueden las técnicas basadas espectrometría de masa utilizar para perfeccionar la diagnosis y la supervisión de pacientes con el cáncer?

La espectrometría de masa es una de las tecnologías analíticas que pueden ofrecer el del más alto nivel de la sensibilidad y de la especificidad para el análisis químico. Con espectrometría de masa, podemos cavar realmente profundamente en la composición molecular de muestras complejas y decir, “éstos son los metabilitos específicos que están presentes en esta muestra. Éstas son los lípidos que están presentes, y las proteínas también”.

Con eso bueno de la información molecular detallada, podemos entonces evaluar si una muestra, nos permitió decir una muestra clínica tal como un pedazo de tejido, es enferma o si es tejido sano de una forma de segundos. Eso es porque los perfiles de estas moléculas son muy característicos de las células que son sanas o de las células que son es decir las células enfermas que tienen cáncer.

Si podemos adaptar la tecnología de la espectrometría de masa, que sigue siendo sobre todo una tecnología de la investigación y desarrollo que requiere la instrumentación relativamente compleja, para traducirla a la clínica y para poner estas tecnologías en las manos de los clínicos, digamos los cirujanos o a los patólogos que son los profesionales clínicos que toman estas decisiones, nosotros puede autorizarlas con la información molecular que puede ser altamente exacta con respecto a la diagnosis de un espécimen clínico. De esa manera, podemos ofrecer la nueva información que es actualmente inasequible ayudar a clínicos a tomar mejores decisiones del tratamiento para sus pacientes.

¿Cómo estas técnicas comparan al gen y a la secuencia del ARN?

Las técnicas de la espectrometría de masa se utilizan normalmente para analizar las moléculas tales como metabilitos, lípidos, y proteínas. Particularmente, para la tecnología que he estado desarrollando, nos hemos centrado principal en las pequeñas moléculas, que serían metabilitos, ácidos grasos, y lípidos. Cuando usted compara a la DNA y ARN-seq, usted está observando tipos totalmente diversos de moléculas. También, qué pienso está apelando sobre la información metabólica es que está ofreciendo un retrato en tiempo real de los procesos que están entrando conectado en el tejido.

Con la DNA y el ARN, usted está observando las mutaciones o las configuraciones totales de la expresión de los genes y de los procesos de la transcripción que están entrando conectado en células. Con metabilitos, usted está observando los productos finales de estas reacciones, las cosas que están suceso en tiempo real en la célula relacionada con el metabolismo, y así sucesivamente. Ambas aproximaciones tienen valor increíble.

Es notable cómo la DNA y el ARN que ordenan tecnologías se están incorporando cada vez más dentro de la clínica. Puede ofrecer la información en la probabilidad que alguien desarrollará, nos permitió decir, cierto tipo de cáncer de pecho, y que tiene valor increíble en pacientes de manejo.

Con la espectrometría de masa, qué estamos intentando hacer es ayudar a perfeccionar decisiones clínicas en casi en tiempo real. Especialmente con el tipo de espectrometría de masa que lo hace mi laboratorio, el análisis que podemos ofrecer se termina en unos segundos. Si usted compara esto con la DNA y el ARN que ordenan, ése tarda normalmente un tiempo más largo. Con espec. de la masa, podríamos proveer de esta información la alta producción esperanzadamente para acelerar y para perfeccionar la decisión del tratamiento para el paciente.

¿Por favor puede usted informarnos sobre su investigación reciente en neoplasia de la tiroides?

Nuestra investigación con el cáncer de tiroides se centra en los pacientes de ayuda que entran en la clínica con un nódulo de la tiroides para saber si el nódulo es un nódulo cacerígeno que necesita ser quitado, o si es un nódulo benigno que no requiere necesariamente cirugía.

La incidencia del cáncer de tiroides está aumentando rápidamente de los E.E.U.U. y en todo el mundo, y el ~50% de gente por la edad de 60 encontrarán un nódulo en su tiroides. Las buenas noticias son que la mayoría de nódulos de la tiroides es benigna, así que éstas no son las lesiones cacerígenas que necesitan ser quitadas.

Ahora el problema es que los métodos actuales de la citología que se utilizan para evaluar las células de una biopsia de la tiroides bajo un microscopio son a menudo poco concluyentes. Puede ser duro que un clínico diga si un nódulo es benigno o malo. Tan mucha la hora, pacientes entra cirugía sin incluso saber si tienen cáncer. Usted puede determinar si es cáncer durante cirugía, pero en la mayoría de los tiempos para el tipo folicular de neoplasmas el paciente no tiene cáncer, así que la cirugía era probablemente innecesaria.  .

Qué estamos intentando hacer es utilizar la espectrometría de masa antes de que la cirugía analizar estas células de una biopsia como mínimo invasor del nódulo para determinar exacto si el individuo tiene cáncer, y así cirugía, o si el nódulo es benigna y ayuda así a prevenir las cirugías innecesarias, que son terribles para el paciente, pero sea también costoso y una carga al sistema sanitario.

Haber de imagen: Vitanovski jovan de Shutterstock/

¿Cuáles eran las conclusiones de este estudio, y eran las conclusión importantes?

Comenzamos este estudio en cáncer de tiroides usando tejidos depositados. Éstos son los tejidos que han cerco ya de pacientes y están disponibles como recursos para los investigadores. Analizábamos 178 tejidos y detectados sobre cientos mil espectros en masa. Era un conjunto de datos realmente grande. Utilizamos esa información para construir los clasificadores estadísticos que podrían determinar si un nódulo era cáncer o si era apenas un tumor benigno. Probamos eso e hicimos bien para un tipo específico de cáncer de tiroides, carcinoma papilar de la tiroides. Teníamos sobre la exactitud del 90%. Para los tipos foliculares, teníamos exactitud del 83%, que es realmente buena considerando que este tipo de nódulo de la tiroides no se puede determinar con la citología sola.

Entonces comenzamos un estudio de ensayo anticipado en la clínica, adonde los pacientes entraban para una biopsia rutinaria y conseguimos una biopsia adicional para nuestro estudio. Hemos hecho eso con sobre cientos pacientes hasta ahora, y hemos mantenido nuestra exactitud diagnosis en el apenas cerca de 90%.

Estos resultados son realmente emocionantes porque, en muchos estos casos, teníamos información que habría podido evitar que los pacientes entren una cirugía potencialmente innecesaria. Pero necesitamos hacer un estudio mucho más grande de la validación que estemos proyectando hacer como proyecto multicentro para validar estas conclusión y para probar su valor para la atención a los pacientes.

Usted también desarrolló una pluma de MassSpec del `' para perfeccionar la exactitud de diagnosis. ¿Cuál es este dispositivo, y cómo él trabaja?

La visión en desarrollar la pluma de espec. de la masa era ofrecer un PDA, dispositivo fácil de utilizar basado en el análisis de la espectrometría de masa que se podría utilizar rutinario por los cirujanos y los patólogos. Quisiéramos que fuera algo que podrían manejar, autorizarlos para hacer el análisis y aprovecharse de la alta exactitud y de la sensibilidad del análisis de la espectrometría de masa en la ayuda de ellas tome las decisiones clínicas.

Observo el dispositivo de la pluma de MasSpec, parece bastante simple, y ésa era la intención. Es una herramienta del PDA, y aunque la llamáramos una pluma, por supuesto, no funciona como pluma, sino que trabaja ofreciendo una única gotita del disolvente a las moléculas del extracto de un tejido. La mayor parte del tiempo, utilizamos el agua para el extremo de la pluma, y hemos automatizado el proceso de modo que una vez que usted toca el tejido y acciona el dispositivo con una paleta del pie, todo suceso sin más entrada del utilizador.

El agua es un disolvente increíble. Una vez que esa gotita de agua obra recíprocamente con el tejido, extrae los metabilitos, los lípidos, e incluso las pequeñas proteínas del tejido. Entonces tenemos un sistema de la tubería que transfiera esa gotita hasta el final al espectrómetro de masas.

Usando este montaje, conseguimos el análisis molecular de estas moléculas en casi en tiempo real basada en la configuración de estas moléculas, podemos entonces informar el cirujano o al clínico que usa el dispositivo, este lugar donde usted analizaba esta región del tejido es cáncer o tejido normal. Hacemos eso en un calendario de cerca de 10-15 segundos. El tiempo puede ser un poco más corto o más largo sobre todo dependiendo de hasta dónde su espectrómetro de masas es del sitio del tejido y del sistema de la tubería que utilizamos. Hemos observado sobre mil tejidos en el laboratorio y nuestras exactitudes para la diagnosis del cáncer son bastante emocionantes, el alrededor 96%. Hemos estado en la clínica que probaba este dispositivo en la sala de operaciones in vivo y en tejidos recientemente ahora recortados con sobre 100 cirugías, y los resultados intraoperativos son realmente prometedores también

Estamos en curso de publicar este estudio experimental, que muestra realmente que la tecnología de la espectrometría de masa tiene valor increíble en dirigir decisiones clínicas. Con la pluma de espec. de la masa, pienso que la simplicidad y la facilidad de empleo de la manera que diseñamos la tecnología está apelando realmente. Puede ser incorporada bien en un flujo de trabajo clínico con requisitos de entrenamiento mínimos

Haber de imagen: Pluma en masa de espec. del grupo de investigación de Livia S. Eberlin

¿Por qué usted eligió centrarse en cáncer ovárico?

Hemos estado trabajando en cáncer ovárico en mi laboratorio por algunos años desde que comencé mi laboratorio, y el foco en cáncer ovárico fue impulsado por nuestro deseo de ayudar a los pacientes y a las mujeres que están sufriendo de esta enfermedad.

También teníamos un proyecto en curso el observar de los diversos aspectos de la diagnosis clínica de los resultados del cáncer ovárico y del tratamiento. Cuando desarrollamos la pluma de espec. de la masa, conocíamos que en cirugía del cáncer ovárico puede ser realmente duro determinar regiones de metástasis, que es donde el cáncer ovárico se está extendiendo, que somos muy comunes para el cáncer ovárico de la alta pendiente.

Usted encuentra normalmente el cáncer ovárico en la cavidad abdominal de un paciente. Para un cirujano, puede ser realmente importante tener una herramienta que les ayude para determinar estas regiones potenciales de metástasis para quitar todo el cáncer.

Sabemos de datos clínicos que ha habido los estudios extensos que muestran que eso la eliminación de todo el cáncer del paciente dará les a ocasión más alta de la supervivencia sana. Era un decorado donde teníamos acceso a estos pacientes y tejidos y había una necesidad clínica importante. Somos extremadamente apasionados sobre la ayuda de enfermos de cáncer ováricos.

Haber de imagen: Shutterstock/David A. Litman

La técnica implica el uso del aprendizaje de máquina. ¿Usted piensa el AI y el aprendizaje de máquina formará una parte vital del futuro para los diagnósticos clínicos?

Creo que el AI y el aprendizaje de máquina serán parte partes esenciales de la decisión clínica, y ése suceso más pronto que preveemos. Son tecnologías esenciales, especialmente pues nos estamos moviendo constante hacia datos grandes y datos moleculares de incorporación con la información clínica y de la proyección de imagen.

Una vez que usted comienza a conseguir a estos conjuntos de datos y al intento complejos para tomar las decisiones basadas en esta información compleja, hay un límite a lo que puede hacer el cerebro humano rápidamente y automáticamente. El aprendizaje de incorporación del AI y de máquina será crítico lograr ese nivel de producción y de certeza.

Pero tengo que decir que hay mucho bombo en este campo también. Es realmente importante para los investigadores como mí mismo, y estoy intentando constante aprender más sobre el AI y el aprendizaje de máquina, de seleccionar las herramientas de la derecha para asegurarse de que nuestros modelos no son sobre-herraje.

Validar sus modelos, probando sus modelos, y el uso de los conjuntos de datos independientes y de las muestras clínicas será crucial mostrar el valor y la robustez de este tipo de tecnología para ayudar a cuidado clínico.

¿Usted piensa que estas técnicas un día alcanzarán la histopatología, o trabaja junto a ella?

Pienso que las nuevas tecnologías como la espectrometría de masa y otras modalidades serán complementarias a lo que están haciendo los patólogos ya. El aspecto humano de la evaluación del tejido para la diagnosis es crucial a la atención a los pacientes.

El pensamiento, o por lo menos mi meta, es autorizar a clínicos con más nuevas tecnologías que puedan ayudarles para tomar decisiones. Para no reemplazarlo, sino ayudarle para hacer decisiones más informadas y mejores, basadas especialmente en la información molecular que es segura y puede ser altamente profética del estado de la enfermedad.

¿Por qué usted la aserraba al hilo era importante compartir su trabajo en Pittcon 2020?

He sido a Pittcon varias veces. Es una conferencia que gozo de mucho porque combina varias áreas de la química y de la química analítica. Hay este filo y aspecto frescos a él, que es todas las nuevas tecnologías que se lanza durante la conferencia cada año.

Pienso eso que ve las negociaciones científicas y que consigue esta nueva información sobre qué gente está trabajando conectado y se está convirtiendo, soy realmente emocionante y me motivo también para perseguir nuevos campos de investigación. La exposición es también realmente fresca.

El poder ver los vendedores y los nuevos productos que se están lanzando para ayudar a investigadores en academia e industria es algo que es especial y único a Pittcon. Es gran avenida para el establecimiento de una red también.

Las acciones como Pittcon son realmente importantes para que hable con otros científicos e investigadores, y comparta ideas y considere si tienen alguna entrada. ¿Cómo podemos mejorar desarrollamos lo que estamos haciendo? ¿Cómo podemos pensar en nuevas maneras de alcanzar nuestras metas y de ayudar a pacientes?

Esa acción recíproca con otras personas que sean de cabeza en el campo es muy importante para los investigadores y para los estudiantes también. Una vez más ver la tecnología y los productos que están siendo lanzados por la industria en las compañías es también algo que está apelando y puede ayudar a nuestra investigación e instrumentación.

Las acciones como Pittcon son realmente importantes para mí para la red, hablar con otros científicos y otros investigadores, y compartir ideas y considerar si tienen alguna entrada. ¿Cómo podemos mejorar desarrollamos lo que estamos haciendo? ¿Cómo podemos pensar en nuevas maneras de alcanzar nuestras metas y de ayudar a pacientes?

Esa acción recíproca con la gente que es de cabeza en el campo es muy importante para los investigadores y para los estudiantes de postgrado también. Una vez más ver la tecnología y los productos que están siendo lanzados por la industria en las compañías es también algo que está apelando y puede ayudar a nuestra investigación e instrumentación.

¿Dónde pueden nuestros programas de lectura encontrar más información?

Sobre Livia Eberlin

Livia Schiavinato Eberlin era nacida y aumentada en Campinas, São Paulo, el Brasil. Su pasión para la espectrometría de masa (MS) comenzada como asistente de investigación del estudiante en el laboratorio de THOMSON de la universidad de estado de Campinas (UNICAMP).

Ella recibió su B.S. en química de UNICAMP en 2007 y después se trasladó a los E.E.U.U. en 2008 para comenzar un programa del doctorado en química analítica en la universidad de Purdue bajo mentorship de profesor R. Graham Cooks.

Durante su doctorado, Livia desarrolló y aplicó proyección de imagen ambiente del ms de la ionización a la diagnosis humana del cáncer. En reconocimiento a su trabajo innovador del doctorado, Livia recibió muchas recompensas incluyendo la recompensa de la firma del premio Nobel de la sociedad de substancia química americana.

En 2012, ella comenzó su trabajo postdoctoral en la Universidad de Stanford bajo la orientación de profesor Richard N. Zare, donde ella continuó desarrollar la tecnología del ms para la investigación biomédica. Durante ese tiempo, ella recibió L'Oréal para las mujeres en la beca de la ciencia, un camino K99 a la recompensa de la independencia del NIH/NCI y fue enlistada en Forbes 30 conforme al filete 30 en ciencia y atención sanitaria.

En 2016, Livia comenzó su carrera independiente como profesor adjunto en el departamento de química en la Universidad de Texas en Austin. Desde entonces, Livia y su grupo han recibido varios reconocimientos para su investigación.

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