Os exames ao sangue têm-se mostrado uma ferramenta promissora para a deteção e monitorização do cancro. Investigadores da Universidade de Tecnologia de Chalmers e da Universidade de Gotemburgo, na Suécia, desenvolveram um novo método que permite analisar amostras com apenas 5% de ADN cancerígeno no sangue, em comparação com os 15 a 20% necessários atualmente. Um método que pode levar a um melhor tratamento do cancro e a uma monitorização mais precisa da progressão tumoral.
A análise das alterações do ADN tumoral através de análises ao sangue é uma técnica que está a ser explorada em diversos ensaios clínicos em todo o mundo. Os métodos analíticos atuais funcionam bem quando a quantidade de ADN cancerígeno é relativamente elevada, cerca de 15 a 20% do ADN total no sangue, mas o nível de ADN cancerígeno é, muitas vezes, consideravelmente inferior a isso, o que pode significar que a qualidade da amostra não é suficiente para uma análise detalhada.
“Queríamos desenvolver um método que funcionasse particularmente bem em casos difíceis, em que há muito pouco ADN cancerígeno no sangue e muito do que consideramos ruído – ou seja, principalmente ADN saudável”, afirma Lotta Eriksson, estudante de doutoramento no Departamento de Ciências Matemáticas da Chalmers e da Universidade de Gotemburgo. “Os nossos resultados mostram que o novo método tem um melhor desempenho com amostras que contêm baixos níveis de ADN cancerígeno, cerca de 5%. Por isso, funciona exatamente como esperávamos.”
Melhor monitorização e tratamento personalizado
Os métodos baseados no sangue que estão a ser testados em ensaios clínicos são frequentemente utilizados para determinar se o cancro pode ser detetado. É difícil obter uma imagem mais detalhada, em parte devido aos elevados custos e à baixa qualidade das amostras.
O novo método, BayesCNA, consegue extrair informação que antes estava oculta em amostras de baixa qualidade e fornecer mais detalhes sobre a composição do tumor. Isto pode ajudar a compreender melhor como o cancro de um doente muda ao longo do tempo.
“Quando o tratamento é eficaz, a quantidade de ADN cancerígeno no sangue diminui significativamente. Isto torna mais difícil tanto detetar o cancro como monitorizar as suas alterações”, afirma Eszter Lakatos, professora assistente no Departamento de Ciências Matemáticas da Chalmers e da Universidade de Gotemburgo. “É importante poder analisar amostras com baixos níveis de ADN cancerígeno para obter uma visão mais clara de como um doente responde ao tratamento.”
Atualmente, é necessária uma amostra de tecido do próprio tumor para obter informações detalhadas sobre a sua composição, pelo que a capacidade de monitorizar a progressão do tumor através de análises ao sangue pode levar a um cuidado significativamente melhor dos doentes com cancro.
“Um doente pode ser submetido a uma ou duas cirurgias, enquanto os exames ao sangue podem ser feitos em intervalos de apenas algumas semanas durante o tratamento. Se pudermos obter informações sobre as alterações tumorais a partir das amostras, podemos monitorizar os desenvolvimentos muito mais de perto e observar o que acontece entre as sessões de tratamento. Isto pode ajudar os médicos a tomar decisões mais informadas, como adaptar o tratamento à composição do tumor”, explica Eszter Lakatos.
Um método estatístico que amplifica sinais fracos
O método foi desenvolvido para analisar dados do que é conhecido como sequenciação completa do genoma de baixa cobertura, uma técnica que fornece uma visão geral da estrutura do ADN. A técnica apresenta grandes benefícios financeiros, mas fornece informações limitadas devido à baixa qualidade dos dados.
“Poderíamos comparar a folhear um livro em vez de o ler com atenção. Obtemos uma visão geral da estrutura do ADN, mas não uma imagem detalhada”, afirma Eszter Lakatos.
O novo método de análise utiliza um algoritmo estatístico para amplificar os sinais muito fracos presentes neste tipo de amostras. “Atualmente, a aprendizagem automática é utilizada para resolver muitos problemas, e experimentámos estes métodos primeiro. Mas, para nossa surpresa, descobrimos que a estatística clássica funcionava aqui, o que foi particularmente gratificante para nós, matemáticos e estatísticos”, refere Lotta Eriksson.
Objetivo: Ensaios clínicos
O passo seguinte é analisar a informação que o método fornece sobre a composição do tumor. Os investigadores estão empenhados em desenvolver um método adicional para identificar as características ocultas do cancro que influenciam a resposta dos doentes ao tratamento.
“Se conseguirmos demonstrar que esta informação é útil, esperamos que isso leve a mais colaborações e a uma adoção mais ampla do nosso método pela comunidade científica. A longo prazo, espero que os métodos que desenvolvermos possam ser utilizados em ensaios clínicos e, com sorte, façam a diferença no tratamento de doentes oncológicos”, conclui Eszter Lakatos.
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