.
Um método alimentado por inteligência artificial para detectar DNA tumoral no sangue mostrou sensibilidade sem precedentes na previsão da recorrência do câncer, em um estudo liderado por pesquisadores da Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian, do New York Genome Center (NYGC) e do Memorial Sloan Kettering Cancer Center. (MSK). A nova tecnologia tem o potencial de melhorar o tratamento do cancro com a detecção muito precoce da recorrência e monitorização rigorosa da resposta do tumor durante a terapia.
No estudo, que aparece em 14 de junho em Medicina da Natureza, os pesquisadores mostraram que poderiam treinar um modelo de aprendizado de máquina, uma espécie de plataforma de inteligência artificial, para detectar DNA tumoral circulante (ctDNA) com base em dados de sequenciamento de DNA de exames de sangue de pacientes, com altíssima sensibilidade e precisão. Eles fizeram demonstrações bem-sucedidas da tecnologia em pacientes com câncer de pulmão, melanoma, câncer de mama, câncer colorretal e pólipos colorretais pré-cancerosos.
“Conseguimos alcançar um notável aumento da relação sinal-ruído, e isso nos permitiu, por exemplo, detectar a recorrência do câncer meses ou até anos antes que os métodos clínicos padrão o fizessem”, disse o coautor correspondente do estudo, Dr. professor de medicina na divisão de hematologia e oncologia médica da Weill Cornell Medicine e membro do corpo docente do New York Genome Center.
O co-primeiro autor do estudo e co-autor correspondente foi o Dr. Adam Widman, pós-doutorado no Laboratório Landau que também é oncologista de câncer de mama no MSK. Os outros co-autores foram Minita Shah, da NYGC, Dra. Amanda Frydendahl, da Universidade de Aarhus, e Daniel Halmos, da NYGC e Weill Cornell Medicine.
A tecnologia de biópsia líquida tem demorado a concretizar a sua grande promessa. A maioria das abordagens até à data têm como alvo conjuntos relativamente pequenos de mutações associadas ao cancro, que muitas vezes estão presentes de forma demasiado esparsa no sangue para serem detectadas de forma fiável, resultando em recorrências de cancro que passam despercebidas.
Vários anos atrás, o Dr. Landau e colegas desenvolveram uma abordagem alternativa baseada no sequenciamento do genoma completo do DNA em amostras de sangue. Eles mostraram que poderiam coletar muito mais “sinais” dessa forma, permitindo uma detecção mais sensível – e logisticamente mais simples – do DNA do tumor. Desde então, esta abordagem tem sido cada vez mais adotada pelos desenvolvedores de biópsias líquidas.
No novo estudo, os pesquisadores avançaram novamente, usando uma estratégia avançada de aprendizado de máquina (semelhante à do ChatGPT e de outras aplicações populares de IA) para detectar padrões sutis no sequenciamento de dados – em particular, para distinguir padrões sugestivos de câncer daqueles sugestivos. de erros de sequenciamento e outros “ruídos”.
Num teste, os investigadores treinaram o seu sistema, a que chamam MRD-EDGE, para reconhecer mutações tumorais específicas de pacientes em 15 pacientes com cancro colorrectal. Após a cirurgia e quimioterapia dos pacientes, o sistema previu, a partir de dados sanguíneos, que nove tinham câncer residual. Descobriu-se que cinco desses pacientes – meses depois, com métodos menos sensíveis – apresentavam recorrência do câncer. Mas não houve falsos negativos: nenhum dos pacientes que o MRD-EDGE considerou livres de DNA tumoral apresentou recorrência durante o período do estudo.
O MRD-EDGE mostrou sensibilidade semelhante em estudos de câncer de pulmão em estágio inicial e pacientes com câncer de mama triplo-negativo, com detecção precoce de todas as recorrências, exceto uma, e rastreamento do status do tumor durante o tratamento.
Os pesquisadores demonstraram que o MRD-EDGE pode detectar até mesmo DNA mutante de adenomas colorretais pré-cancerosos – os pólipos a partir dos quais os tumores colorretais se desenvolvem.
“Não estava claro se esses pólipos liberavam ctDNA detectável, então este é um avanço significativo que poderia orientar futuras estratégias destinadas a detectar lesões pré-malignas”, disse o Dr. Landau, que também é membro do Sandra and Edward Meyer Cancer Center em Weill Cornell Medicine e hematologista/oncologista do NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.
Por último, os investigadores mostraram que mesmo sem pré-treinamento em dados de sequenciação de tumores dos pacientes, o MRD-EDGE poderia detectar respostas à imunoterapia em pacientes com melanoma e cancro do pulmão – semanas antes da detecção com imagens padrão baseadas em raios-X.
“No geral, o MRD-EDGE atende a uma grande necessidade e estamos entusiasmados com seu potencial e em trabalhar com parceiros da indústria para tentar fornecê-lo aos pacientes”, disse o Dr. Landau.
A pesquisa nesta história foi apoiada em parte pelo Instituto Nacional do Câncer, parte dos Institutos Nacionais de Saúde, por meio do subsídio número R01 CA266619.
.
