Uma análise pan-câncer envolvendo dezenas de milhares de pacientes revelou novas e conhecidas relações entre mutações tumorais, resultados de sobrevivência e respostas a uma série de estratégias de tratamento do câncer.
“Este trabalho demonstra como a análise computacional de grandes dados do mundo real pode facilitar a oncologia de precisão e gerar insights e hipóteses nas interações de tratamento de mutação e interações de mutação-mutação no câncer”, co-autor sênior e correspondente James Zou, pesquisador da Universidade de Stanford , e seus colegas escreveram na Nature Medicine na quinta-feira.
Usando uma estratégia analítica em nível de gene, os pesquisadores procuraram ligações entre perfis de mutação tumoral, histórias de tratamento de câncer e padrões de sobrevivência. Seu conjunto de dados inclui entradas de registros eletrônicos de saúde (EHR) e perfis de sequência do painel da Foundation Medicine direcionados para centenas de genes relacionados ao câncer em mais de 40.900 pacientes com câncer desidentificados que fazem parte do banco de dados clínico-genômico da Flatiron Health-Foundation Medicine.
Os participantes incluíram mais de 12.900 indivíduos com câncer de pulmão de células não pequenas avançado, quase 7.900 pacientes com câncer de mama metastático, quase 3.900 indivíduos com câncer de ovário, cerca de 3.500 pacientes com câncer de pâncreas metastático e milhares de pacientes com câncer de bexiga avançado, carcinoma de células renais , ou melanoma, explicou a equipe, observando que os resultados foram verificados usando dados de quase 3.900 casos de câncer avançado de pulmão, mama ou colorretal de um conjunto de dados da Associação Americana para Pesquisa do Câncer.
“Para cada paciente, temos dados sobre mutações tumorais, tratamentos recebidos como primeira linha ou outras linhas de terapia, progressão no mundo real, resultados de sobrevida e informações detalhadas sobre dados demográficos, estágio do tumor e valores laboratoriais extraídos dos EHRs”. explicaram os autores.
As principais análises se concentraram na sobrevida global e nas mutações que ocorrem em genes específicos, embora o trabalho de acompanhamento também tenha considerado a sobrevida livre de progressão e os resultados de descontinuação do tratamento, juntamente com certos subtipos de mutação.
No processo, a equipe sinalizou 458 marcadores de mutação aparente para sobrevivência em pacientes com câncer que receberam protocolos de tratamento específicos e descobriu mutações específicas que normalmente ocorrem com outras alterações tumorais.
Os pesquisadores descobriram que mutações em 42 genes rastreados com resultados de sobrevivência em pelo menos um dos tipos de câncer considerados, por exemplo. Esses genes, por sua vez, apresentaram quase 100 interações significativas.
Consistente com estudos anteriores que mostraram ligações entre a resistência ao inibidor de EGFR e mutações KRAS em NSCLCs avançados, eles observaram sobrevida menor do que o normal para casos de mutação KRAS tratados com inibidores de EGFR e maior sobrevida em pacientes com NSCLC avançado tratados com inibidor de EGFR com KRAS-selvagem tipo tumores.
Ainda outros laços de tratamento de mutação apareceram em câncer e tipos de tratamento, reforçando relações conhecidas entre alterações tumorais, sobrevivência e resposta a uma variedade de quimioterapias ou imunoterapias de checkpoint imunológico e oferecendo pistas para novos biomarcadores preditivos potenciais.
“No geral, nossa análise global em vários tipos de câncer, classes de tratamento e genes fornece uma imagem mais abrangente de potenciais interações de tratamento de genes”, relataram os autores, “e gera novas hipóteses para futuras investigações biológicas e clínicas”.
Da mesma forma, quando a equipe analisou as interações mutação-mutação em genes como ALK, BRAF, EGFR, MET, RET, ROS1, ERBB2 ou PIK3CA que atualmente são alvo de tratamentos aprovados pela Food and Drug Administration dos EUA, encontrou genes que foram mais ou menos provável de sofrer mutação em conjunto com alterações que afetam os genes alvo.
“Nossas descobertas demonstram que dados clinicogenômicos de alta qualidade e do mundo real de pacientes com câncer podem ser um recurso importante para investigar essas interações de tratamento de mutação, capturando informações de resultados de pacientes em diversos tratamentos”, concluíram os autores. “À medida que os dados de sequenciamento de tumores se tornam cada vez mais vinculados ao EHR, esses dados combinados com uma análise computacional cuidadosa podem beneficiar muito a medicina de precisão”.
Publicado em 06/07/2022 08h47
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