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O diagnóstico precoce do carcinoma hepatocelular (CHC) – uma das doenças malignas mais fatais – é crucial para melhorar a sobrevida do paciente. Em um estudo inovador, os investigadores relataram o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina de gene de fusão sérica. Esta importante ferramenta de triagem pode aumentar a taxa de sobrevivência em cinco anos de pacientes com CHC de 20% para 90% devido à sua maior precisão no diagnóstico precoce do CHC e no monitoramento do impacto do tratamento. O estudo aparece em O Jornal Americano de Patologiasimpublicado pela Elsevier.
O CHC é a forma mais comum de câncer de fígado e é responsável por cerca de 90% dos casos. Atualmente, o teste de rastreio mais comum para o biomarcador do CHC, a proteína alfa-fetal sérica, nem sempre é preciso e até 60% dos cancros do fígado só são diagnosticados em fases avançadas, resultando numa taxa de sobrevivência de apenas cerca de 20%.
O investigador principal Jian-Hua Luo, MD, PhD, Departamento de Patologia, High Throughput Genome Center e Pittsburgh Liver Research Center, University of Pittsburgh School of Medicine, explicou: “O diagnóstico precoce do câncer de fígado ajuda a salvar vidas. No entanto, a maioria dos cânceres de fígado ocorrem de forma insidiosa e sem muitos sintomas, o que torna o diagnóstico precoce um desafio. O que precisamos é de um teste econômico, preciso e conveniente para rastrear o câncer de fígado em estágio inicial em populações humanas. usado para aumentar a precisão da triagem de CHC com base no status dos genes de fusão”.
Na busca por uma ferramenta de diagnóstico mais eficaz e eficiente para prever casos de não CHC e CHC, os investigadores analisaram um painel de nove transcrições de fusão em amostras de soro de 61 pacientes com CHC e 75 pacientes com condições não CHC usando transcrição reversa quantitativa em tempo real. PCR (RT-PCR). Sete das nove fusões foram frequentemente detectadas em pacientes com CHC. Os pesquisadores geraram modelos de aprendizado de máquina baseados nos níveis séricos de genes de fusão para prever o CHC na coorte de treinamento, usando a abordagem de validação cruzada “deixar um de fora”.
Um modelo de regressão logística de quatro genes de fusão produziu uma precisão de 83% a 91% na previsão da ocorrência de CHC. Quando combinado com a proteína alfa-fetal sérica, o modelo de regressão logística do gene de duas fusões mais a proteína alfa-fetal produziu 95% de precisão para todas as coortes. Além disso, a quantificação dos transcritos do gene de fusão nas amostras de soro avaliou com precisão o impacto do tratamento e foi capaz de monitorar a recorrência do câncer.
Luo comentou: “O modelo de aprendizado de máquina do gene de fusão melhora significativamente a taxa de detecção precoce do CHC em relação à proteína alfa-fetal sérica isoladamente. Ele pode servir como uma ferramenta importante na triagem do CHC e no monitoramento do impacto do tratamento do CHC. Este teste encontrará pacientes que provavelmente terão CHC”.
Luo concluiu: “O tratamento precoce do câncer de fígado tem uma taxa de sobrevivência de 90% em cinco anos, enquanto o tratamento tardio tem apenas 20%. A alternativa a este teste é submeter cada indivíduo com algum risco de câncer de fígado a análises de imagem a cada seis”. meses, o que é muito caro e ineficaz. Além disso, quando os resultados de imagem são ambíguos, este teste ajudará a diferenciar lesões malignas de lesões benignas”.
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