Uma nova ferramenta para diagnosticar o câncer: plataforma combina detalhes estruturais com informações moleculares sobre um tumor
Quando se trata de diagnosticar, estadiar e avaliar o câncer, por mais de um século, os patologistas confiaram na histologia – examinando células e tecidos sob um microscópio para identificar padrões reveladores.
Agora, uma equipe liderada por pesquisadores da Harvard Medical School desenvolveu uma nova ferramenta que promete melhorar a maneira como os patologistas veem e avaliam um tumor, fornecendo pistas detalhadas sobre o câncer.
A ferramenta, chamada Orion, combina informações histológicas com moleculares e oferece uma visão mais profunda do tipo, comportamento e provável resposta de um tumor ao tratamento.
Um relatório sobre o trabalho da equipe foi publicado na revista Nature Cancer.
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O Orion consiste em uma poderosa plataforma de imagens digitais que integra informações obtidas por meio da histologia tradicional com detalhes revelados por imagens moleculares em uma amostra de tumor.
Os pesquisadores usaram o Orion para analisar amostras de tumores de mais de 70 pacientes com câncer colorretal. A ferramenta fornecia informações histológicas e moleculares complementares sobre cada amostra de tumor e identificava marcadores biológicos, ou biomarcadores, mais comuns em pacientes com doença grave.
Esses biomarcadores consistiam em combinações específicas de características tumorais, geralmente baseadas em números e propriedades de células imunes e outras células, que previam como os pacientes com câncer colorretal se sairiam.
“Este trabalho é um próximo passo crítico para pegar os princípios sobre as características do tumor que estamos desenvolvendo no espaço de pesquisa e transformá-los em uma ferramenta realmente útil na clínica”, disse Sandro Santagata, professor associado de patologia da HMS no Brigham e Women's Hospital e co-autor sênior do artigo junto com Peter Sorger, professor de farmacologia de sistemas na HMS.
Os pesquisadores esperam que, com mais refinamento, o Orion melhore o diagnóstico e o tratamento do câncer e de outras doenças, fornecendo aos médicos detalhes adicionais sobre tumores ou outras amostras de pacientes.
É importante ressaltar que essas informações detalhadas podem revelar características e padrões que ajudam os cientistas a desenvolver biomarcadores para prever melhor como uma doença se comportará, permitindo assim que o tratamento seja otimizado para cada paciente.
No artigo, os pesquisadores descrevem o uso de imagens de imunofluorescência high-plex e histologia tradicional da mesma seção de tecido para descobrir biomarcadores baseados em imagem.
Eles contextualizam que a medicina de precisão depende criticamente de melhores métodos de diagnóstico e estadiamento de doenças e de previsão da resposta aos medicamentos.
A histopatologia usando tecido corado com hematoxilina e eosina (H&E) (não genômica) continua sendo o principal método diagnóstico no câncer. Os métodos de imagem de tecido altamente multiplexada recentemente desenvolvidos prometem aprimorar os estudos de pesquisa e a prática clínica com dados de célula única precisos e resolvidos espacialmente.
Neste estudo, descreve-se a plataforma 'Orion' para coletar imagens H&E e de imunofluorescência high-plex das mesmas células em um formato de slide inteiro adequado para diagnóstico.
Usando uma coorte retrospectiva de 74 ressecções de câncer colorretal, mostrou-se que as imagens de imunofluorescência e H&E fornecem a especialistas humanos e algoritmos de aprendizado de máquina informações complementares que podem ser usadas para gerar modelos baseados em imagens multiplexadas e interpretáveis, preditivos de sobrevida livre de progressão.
A combinação de modelos de infiltração imune e características intrínsecas do tumor atinge uma discriminação de 10 a 20 vezes entre progressão rápida e lenta (ou nenhuma), demonstrando a capacidade da imagem multimodal de tecidos para gerar biomarcadores de alto desempenho.
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Fontes:
Nature Cancer, publicação em 22 de junho de 2023.
Harvard Medical School, notícia publicada em 22 de junho de 2023.