DNA de micróbios em amostras de sangue pode revelar pistas sobre o câncer

Um exame de sangue que detecta o DNA dos micróbios associados ao câncer pode ajudar a detectar e tratar a doença em seu estágio inicial, disseram os cientistas.

Pesquisadores nos EUA descobriram uma maneira de identificar as “assinaturas” de DNA bacteriano e viral em vários cânceres, usando técnicas de aprendizado de máquina para analisar as amostras de sangue dos pacientes.

A equipe acredita que seu trabalho, que ainda está em fase preliminar, poderá no futuro fornecer uma “nova via terapêutica” para o tratamento de diferentes tipos de câncer.

Sandip Pravin Patel, oncologista médico do Moores Cancer Center da Universidade da Califórnia, San Diego – e um dos autores do estudo, disse: “A capacidade, em um único tubo de sangue, de ter um perfil abrangente do DNA do tumor (natureza), bem como o DNA da microbiota do paciente (nutrição), por assim dizer, é um importante passo à frente na melhor compreensão das interações ambiente-hospedeiro no câncer.

“Com essa abordagem, existe o potencial de monitorar essas alterações ao longo do tempo, não apenas como diagnóstico, mas para monitoramento terapêutico a longo prazo.

“Isso pode ter grandes implicações no atendimento a pacientes com câncer e na detecção precoce do câncer, se esses resultados continuarem em testes adicionais”.

Os pesquisadores usaram o banco de dados do Cancer Genome Atlas, um catálogo on-line de mutações genéticas responsáveis ​​pelo câncer, para analisar dados de 33 tipos de câncer – totalizando mais de 17.000 amostras de 10.000 pacientes.

Juntamente com associações conhecidas entre micróbios e câncer, como a conexão entre o papilomavírus humano (HPV) e o câncer do colo do útero, a equipe disse que também identificou associações anteriormente desconhecidas, como um vínculo entre as espécies de Faecalibacterium e o câncer de cólon.

Após coletar perfis de micróbios das amostras de câncer, a equipe treinou algoritmos de aprendizado de máquina para associar certos padrões microbianos à presença de cânceres específicos.

Os pesquisadores testaram seus algoritmos usando dados de amostras de sangue coletadas de 59 pacientes com câncer de próstata, 25 com câncer de pulmão e 16 com melanoma.

Eles disseram que os modelos de aprendizado de máquina foram capazes de dizer quais participantes tinham qual dos três tipos de câncer, distinguindo corretamente entre câncer de próstata e pulmão “com 81% de sensibilidade”.

No entanto, os pesquisadores disseram que ainda há a possibilidade de o teste perder sinais de câncer e retornar um resultado falso-negativo, acrescentando que o método se tornará mais preciso à medida que refinarem seus modelos de aprendizado de máquina com mais dados.

A Dra. Sandrine Miller-Montgomery, professora de prática da Escola de Engenharia Jacobs da Universidade da Califórnia, San Diego, e uma das autoras do estudo, disse: “Esse novo entendimento da maneira como as populações microbianas mudam com o câncer pode abrir completamente nova avenida terapêutica. ”

Os principais autores do estudo apresentaram um pedido de patente provisório nas bases dos EUA em seu trabalho, publicado na revista Nature.