A tecnologia de biópsia líquida ultrassensível detecta o cancro mais cedo do que os métodos convencionais

Um método baseado em IA para detectar DNA tumoral no sangue demonstrou sensibilidade sem precedentes na previsão da recorrência do câncer, de acordo com um estudo liderado por cientistas da Weill Cornell Medical School, do NewYork-Presbyterian, do New York Genome Center (NYGC) e do Memorial Sloan Kettering (MSK). A nova tecnologia tem o potencial de aprimorar o tratamento do câncer, detectando a recorrência precocemente e monitorando de perto a resposta do tumor à terapia.

Em um estudo publicado em 14 de junho na revista Nature Medicine, os pesquisadores demonstraram que conseguiram treinar um modelo de aprendizado de máquina, um tipo 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 demonstraram a tecnologia com sucesso em pacientes com câncer de pulmão, melanoma, câncer de mama, câncer de cólon e pólipos pré-cancerosos no cólon.

"Conseguimos obter uma melhora significativa na relação sinal-ruído, o que nos permitiu, por exemplo, detectar a recorrência do câncer meses ou até anos antes dos métodos clínicos padrão", disse o coautor do estudo, Dr. Dan Landau, professor de medicina na divisão de hematologia e oncologia médica na Weill Cornell Medical School e membro principal do New York Genome Center.

Um coautor e primeiro autor do estudo foi o Dr. Adam Widman, pós-doutorando no laboratório de Landau e oncologista de mama no MSK. Outros primeiros autores foram Minita Shah, do NYGC, Dra. Amanda Frydendal, da Universidade de Aarhus, e Daniel Halmos, do NYGC e da Escola Médica Weill Cornell.

A tecnologia de biópsia líquida tem demorado a concretizar seu grande potencial. A maioria das abordagens existentes tem como alvo conjuntos relativamente pequenos de mutações associadas ao câncer, que muitas vezes são raras demais no sangue para serem detectadas de forma confiável, o que leva à subestimação da recorrência do câncer.

Há vários anos, o Dr. Landau e seus colegas desenvolveram uma abordagem alternativa baseada no sequenciamento completo do DNA do genoma em amostras de sangue. Eles demonstraram que isso poderia coletar muito mais "sinal", possibilitando a detecção de DNA tumoral com maior sensibilidade e logística. Desde então, essa abordagem tem sido cada vez mais adotada por desenvolvedores de biópsias líquidas.

No novo estudo, os pesquisadores deram um passo adiante ao usar uma estratégia avançada de aprendizado de máquina (semelhante à usada em aplicativos de IA populares como o ChatGPT) para detectar padrões sutis nos dados de sequenciamento, especificamente para distinguir padrões indicativos de câncer de padrões indicativos de erros de sequenciamento e outros "ruídos".

Em um teste, os pesquisadores treinaram seu sistema, que chamaram de MRD-EDGE, para reconhecer mutações tumorais específicas em 15 pacientes com câncer de cólon. Após a cirurgia e a quimioterapia, o sistema previu, com base em dados de sangue, que nove deles apresentavam câncer remanescente. Cinco desses pacientes tiveram recidiva detectada por métodos menos sensíveis vários meses depois. Mas não houve falsos negativos: nenhum dos pacientes que o MRD-EDGE contabilizou como livres de DNA tumoral apresentou recidiva durante o período do estudo.

O MRD-EDGE demonstrou sensibilidade semelhante em estudos com pacientes com câncer de pulmão em estágio inicial e câncer de mama triplo-negativo, detectando todas as recorrências, exceto uma, precocemente e monitorando o estado do tumor durante o tratamento.

Os pesquisadores demonstraram que o MRD-EDGE pode até mesmo detectar DNA mutante de adenomas de cólon pré-cancerosos — pólipos dos quais os cânceres de cólon se desenvolvem.

"Não estava claro se esses pólipos poderiam liberar ctDNA detectável, então este é um avanço significativo que pode apontar para estratégias futuras para detectar alterações pré-cancerosas", disse o Dr. Landau, que também é membro do Sandra and Edward Meyer Cancer Center na Weill Cornell School of Medicine e hematologista-oncologista no NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.

Por fim, os pesquisadores mostraram que, mesmo sem treinamento prévio em dados de sequenciamento de tumores de pacientes, o MRD-EDGE conseguiu detectar respostas à imunoterapia em pacientes com melanoma e câncer de pulmão semanas antes da detecção com imagens de raios X padrão.

"No geral, o MRD-EDGE atende a uma grande necessidade, estamos entusiasmados com seu potencial e estamos trabalhando com parceiros da indústria para tentar levá-lo aos pacientes", disse o Dr. Landau.