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O modelo novo pode prever o risco de efeitos secundários adversos do tratamento contra o cancro

O risco de efeitos adversos sérios no estado do sangue e de medula dos pacientes durante a quimioterapia pode ser previsto por um modelo desenvolvido na universidade de Linköping, Suécia. Esta pesquisa pode torná-lo possível usar a análise genética para identificar pacientes com uma probabilidade alta dos efeitos secundários. O estudo foi publicado na biologia e nas aplicações de sistemas do npj.

É frequentemente difícil durante o tratamento contra o cancro conseguir um balanço entre a obtenção livrado de tantas como pilhas do tumor como possível, ao ao mesmo tempo não causar efeitos secundários sérios.

Uma das propriedades comuns de pilhas do tumor é que crescem ràpida e em uma maneira descontrolada. As drogas da quimioterapia que são usadas para tratar o cancro por este motivo foram projectadas matar pilhas ràpida crescentes. Mas o tratamento igualmente mata as pilhas normais que crescem ràpida. Um dos tecidos mais sensíveis é a medula, onde os vários tipos de glóbulo são formados em uma taxa rápida. Aproximadamente 25% das pacientes que sofre de cancro do pulmão que recebem o tratamento da combinação com os efeitos secundários risco de vida da experiência do gemcitabine e do carboplatin das drogas na medula durante o tratamento padrão. Em muitos casos, o tratamento deve ser interrompido.

Nós conhecemos esse jogo dos factores genéticos um papel na resposta de um indivíduo a estes tratamentos. As interacções complicadas entre muitos genes são provavelmente involvidas. Os cientistas que realizaram o estudo investigaram conseqüentemente se as assinaturas genéticas existem que podem ser usadas para identificar os pacientes em um risco elevado de experimentar efeitos secundários severos do tratamento. Isto permiti-los-ia de adaptar mais exactamente o tratamento ao indivíduo desde o início: aqueles com um de baixo-risco dos efeitos secundários podem ser dados umas doses mais altas, com um efeito mais forte no cancro, quando aqueles com risco o mais alto puderem ser dados um outro tratamento.

O estudo, publicado na biologia e nas aplicações de sistemas do npj, é uma colaboração entre pesquisadores nos pharmacogenetics e bioinformática. Determinaram as seqüências completas do ADN de 96 pacientes com câncer pulmonar não-pequeno da pilha que tinha sido tratado com o gemcitabine/carboplatin. Arranjar em seqüência do genoma inteiro fornece desta maneira a informação sobre milhões de variações genéticas que podem ser interessantes. Os pesquisadores quiseram ver se poderiam encontrar nesta enorme quantidade de grupos funcionais dos dados de genes que foram ligados ao grau de toxicidade que o tratamento tinha tido na medula dos pacientes diferentes.

Os pesquisadores em uma primeira etapa identificaram uma rede de 215 genes que foram ligados firmemente entre si. Esta rede era particularmente rica nos genes que foram associados com estas drogas em estudos precedentes. O passo seguinte era reduzir o número de variações genéticas na rede do gene aos 62 que são incluídas no modelo final. Os pesquisadores demonstram que o modelo pode ser usado para classificar pacientes em um de dois grupos, com probabilidade alta ou baixa de experimentar efeitos secundários severos.

É extremamente interessante que os genes envolvidos estão associados com a divisão de pilha, em particular na medula. Nós controlamos prever não somente efeitos secundários para os pacientes, mas igualmente mostramos que o modelo é biològica relevante.”

Henrik Gréen, professor, departamento de ciências biomedicáveis e clínicas, universidade de Linköping

O modelo da previsão deve ser testado em uns estudos mais adicionais antes que possa ser usado na clínica. Os métodos cada vez mais avançados da análise genética estão sendo introduzidos no sistema sueco dos cuidados médicos, que torna possível a longo prazo introduzir este tipo de método, construído em uma análise de muitos genes ao mesmo tempo.

“Nós queremos trabalhar para o estabelecimento de um padrão dentro da bioinformática translational, e mostramos que o mesmo tipo de método pode ser aplicado em diversas situações médicas. O material paciente aqui pode parecer ser pequeno, mas nós contudo demonstramos que esta aproximação pode ser usada para prever a severidade dos efeitos secundários para pacientes”, dizemos Mika Gustafsson, conferente superior no departamento de física, química e biologia na universidade de Linköping, e, junto com Henrik Gréen, líder do estudo.

Source:
Journal reference:

Björn, N., et al. (2020) Whole-genome sequencing and gene network modules predict gemcitabine/carboplatin-induced myelosuppression in non-small cell lung cancer patients. npj Systems Biology and Applications. doi.org/10.1038/s41540-020-00146-6.