doi.org/10.1093/nar/gkae530
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Pesquisadores do Instituto Garvan utilizaram inteligência artificial para identificar potenciais elementos causadores de câncer nas regiões “”lixo”” do DNA, abrindo caminho para métodos inovadores de diagnóstico e tratamento
De acordo com um novo estudo do Instituto Garvan de Pesquisa Médica, o DNA não codificador, que compõe 98% do nosso genoma e não contém instruções para fazer proteínas, pode ser a chave para novos diagnósticos e tratamentos de câncer. As descobertas, publicadas no periódico Nucleic Acids Research, revelam mutações em regiões do genoma anteriormente negligenciadas que podem contribuir para a formação e progressão de pelo menos 12 tipos diferentes de câncer, incluindo câncer de próstata, mama e colorretal.
A descoberta pode levar ao diagnóstico precoce e a novos tratamentos eficazes para muitos tipos de câncer.
O DNA não codificador já foi descartado como “DNA lixo” devido à sua aparente falta de função, – diz a Dra. Amanda Khoury, Diretora de Pesquisa da Garvan e coautora correspondente do estudo. Nossa pesquisa encontrou mutações nessas regiões de DNA que podem abrir uma abordagem totalmente nova e universal para o tratamento do câncer.
Investigando ‘âncoras’ de DNA interrompidas no câncer
Os pesquisadores se concentraram em mutações que afetam os locais de ligação para uma proteína chamada CTCF, que ajuda a dobrar longas cadeias de DNA em formas específicas. Em seu trabalho anterior, eles descobriram que esses locais de ligação aproximam partes distantes do DNA, formando estruturas 3D que controlam quais genes são ativados ou desativados.
Já havíamos identificado um subconjunto de locais de ligação de CTCF que são ‘persistentes’ – ou seja, eles agem como âncoras no genoma, presentes em diferentes tipos de células,- diz o Dr. Khoury. Nós hipotetizamos que se essas âncoras se tornarem defeituosas, isso poderia interromper a organização 3D normal do genoma e contribuir para o câncer.-
Para testar isso, os pesquisadores desenvolveram uma nova ferramenta sofisticada de machine learning (IA) chamada CTCF-INSITE, que usou características genômicas e epigenômicas para prever quais locais de CTCF provavelmente são âncoras persistentes em um total de 12 tipos de câncer. Eles então avaliaram mais de 3000 amostras de tumores de pacientes diagnosticados com os 12 tipos de câncer, disponíveis no banco de dados do International Genome Consortium, e descobriram que as âncoras persistentes eram ricas em mutações.
Usando nossa ferramenta de machine learning, identificamos locais de ligação persistentes de CTCF em 12 tipos diferentes de câncer,- diz o Dr. Wenhan Chen, primeiro autor do estudo. Notavelmente, descobrimos que cada amostra de câncer tinha pelo menos uma mutação em um local de ligação persistente de CTCF.-
Esta pesquisa confirmou que os locais de ligação persistentes de CTCF são ‘pontos críticos mutacionais’ em cânceres. Acreditamos que essas mutações dão às células cancerosas uma vantagem de sobrevivência, permitindo que elas proliferem e se espalhem,- acrescenta o Dr. Khoury.
Em direção a uma abordagem universal de tratamento do câncer
As descobertas podem ter amplas implicações para a compreensão e tratamento de muitos tipos de câncer. A maioria dos novos tratamentos de câncer precisa ser cuidadosamente direcionada a mutações específicas, nem sempre comuns entre diferentes tipos de tumores, mas como essas âncoras CTCF são mutadas em vários tipos diferentes de câncer, estamos abrindo a possibilidade de desenvolver abordagens que podem ser eficazes para vários tipos de câncer, – diz a Professora Susan Clark, Chefe do Laboratório de Epigenética do Câncer em Garvan e autora principal do estudo.
Os pesquisadores agora estão planejando mais experimentos em larga escala usando edição genética CRISPR para investigar como essas mutações âncoras interrompem o genoma 3D e potencialmente promovem o crescimento do câncer.
Agora que descobrimos o que acreditamos ser âncoras críticas do genoma e mostramos que são importantes para manter a homeostase da arquitetura do genoma, faz sentido que essas mutações de DNA não codificantes interrompam essa homeostase na célula cancerosa – uma hipótese que testaremos quando as editarmos, – diz a Professora Clark. Observando o impacto a jusante, esperamos identificar genes-chave ou vias genéticas que são afetadas pelas mutações, que podem servir como marcadores para detecção precoce do câncer ou alvos para novos tratamentos.-
Encontrar essas pistas que estavam escondidas em uma vasta quantidade de dados é um exemplo poderoso de como a inteligência artificial está impulsionando a pesquisa médica,- ela diz. Esta é uma fronteira totalmente nova no estudo do câncer, e estamos animados para explorá-la mais.-
Publicado em 16/08/2024 15h14
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