Uma molécula de RNA misteriosa encontrada no câncer de mama levou cientistas a descobrir uma classe oculta de RNAs específicos do câncer em dezenas de tipos de tumor.
Essas moléculas formam assinaturas moleculares únicas que identificam o tipo e o subtipo de câncer com alta precisão. Algumas até impulsionam o crescimento do tumor e a metástase. Como muitas são liberadas na corrente sanguínea, um simples exame de sangue pode rastrear como os pacientes respondem ao tratamento e prever a sobrevivência.
A jornada começou com o T3p, uma pequena molécula de RNA detectada no câncer de mama, mas não no tecido normal. Quando foi descrita pela primeira vez em 2018, ela se destacou como incomum. Essa descoberta inicial lançou um esforço de seis anos para identificar sistematicamente RNAs não codificantes órfãos semelhantes (oncRNAs) em tipos principais de câncer, determinar quais contribuem ativamente para a doença e testar se eles poderiam ajudar a monitorar os pacientes usando exames de sangue simples.
Em um estudo recém-publicado, os pesquisadores descrevem como esse trabalho progrediu da análise de grandes conjuntos de dados do genoma do câncer para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, condução de experimentos funcionais em larga escala em camundongos e, finalmente, confirmação da relevância clínica desses RNAs em quase 200 pacientes com câncer de mama usando amostras de sangue.
OncRNAs Específicos do Câncer São Comuns
Uma das primeiras grandes descobertas foi que esse fenômeno não se limitava ao câncer de mama. Examinando dados de sequenciamento de pequenos RNAs do The Cancer Genome Atlas em 32 tipos diferentes de câncer, foram identificados aproximadamente 260.000 pequenos RNAs específicos do câncer. Essas moléculas são chamadas de oncRNAs e estavam presentes em todos os tipos de câncer analisados.
Sua distribuição não era aleatória. Cada tipo de câncer exibia seu próprio padrão distinto de expressão de oncRNA. Cânceres de pulmão, por exemplo, mostraram um conjunto diferente de oncRNAs em comparação com os cânceres de mama. Usando esses padrões, modelos de aprendizado de máquina conseguiram classificar os tipos de câncer com 90,9% de precisão. Quando testados em um grupo separado de 938 tumores, a precisão da classificação permaneceu alta, em 82,1%.
Diferenças também surgiram dentro de cânceres individuais. Tumores de mama basais mostraram padrões de oncRNA distintos dos tumores luminais, sugerindo subtipos adicionais que podem não estar totalmente definidos. Essas descobertas indicam que os oncRNAs refletem aspectos fundamentais do estado da célula cancerosa. Padrões de presença e ausência de oncRNA funcionam como “códigos de barras moleculares digitais” que capturam a identidade do câncer em múltiplos níveis, incluindo tipo de tumor, subtipo e estado celular.
Alguns OncRNAs Impulsionam Ativamente o Crescimento Tumoral
Embora os oncRNAs sirvam como biomarcadores poderosos, os pesquisadores também queriam entender se alguns deles influenciam diretamente a progressão do câncer. Especificamente, questionaram se as células cancerosas poderiam usar essas moléculas de RNA recém-emergidas para ativar vias oncogênicas.
Para testar isso, foram criadas bibliotecas de triagem contendo cerca de 400 oncRNAs de tumores de mama, cólon, pulmão e próstata. Esses RNAs foram introduzidos em células cancerosas usando vetores lentivirais. Em metade dos casos, a expressão do oncRNA foi aumentada. Na outra metade, a expressão foi reduzida usando construções “Tough Decoy”. As células modificadas foram então implantadas em camundongos para determinar quais oncRNAs aumentavam o crescimento do tumor.
Aproximadamente 5% dos oncRNAs produziram efeitos biológicos claros em modelos de camundongos com xenoenxerto. Dois oncRNAs de câncer de mama foram examinados mais de perto. Um desencadeou a transição epitélio-mesenquimal, uma etapa essencial na progressão e metástase do câncer. O outro ativou genes alvo de E2F, promovendo a proliferação celular. Ambos aceleraram significativamente o crescimento do tumor e aumentaram a colonização metastática em modelos de linhagens celulares independentes.
Ao examinar dados de tumores de pacientes, descobriu-se que tumores que expressavam esses mesmos oncRNAs exibiam mudanças de vias semelhantes. Observar padrões biológicos consistentes em amostras do TCGA e em modelos experimentais fortaleceu a confiança nas descobertas.
Células Cancerosas Liberam OncRNAs na Corrente Sanguínea
Talvez a descoberta clinicamente mais importante tenha sido que as células cancerosas liberam ativamente muitos desses oncRNAs na corrente sanguínea. Rastrear esses RNAs circulantes fornece insights sobre como os pacientes estão respondendo ao tratamento.
Foram analisados RNAs livres de células de 25 linhagens de células cancerosas em 9 tipos de tecido e descobriu-se que cerca de 30% dos oncRNAs são secretados ativamente. Para confirmar sua relevância clínica, foram estudadas amostras de soro de 192 pacientes com câncer de mama inscritos no ensaio de quimioterapia neoadjuvante I-SPY 2. Amostras de sangue foram coletadas antes e após o tratamento, e foi calculada a mudança na carga total de oncRNA.
Essa única medição se mostrou altamente informativa. Pacientes com altos níveis residuais de oncRNA após a quimioterapia tiveram uma sobrevida global quase 4 vezes pior. Essa associação permaneceu significativa mesmo após considerar indicadores clínicos padrão, como resposta patológica completa e carga residual de câncer.
Este era o objetivo mais ambicioso. Embora se soubesse que os oncRNAs poderiam ser detectados no sangue, era incerto se eles forneceriam informações significativas em amostras reais de pacientes. Detectar um sinal tão forte de apenas 1 mililitro de soro foi inesperado.
Uma Nova Abordagem para Monitorar Doença Residual Mínima
Essas descobertas abordam um desafio clínico significativo. Monitorar a doença residual mínima no câncer de mama usando marcadores como DNA livre de células é difícil porque os tumores frequentemente liberam muito pouco DNA na corrente sanguínea, principalmente nos estágios iniciais. O monitoramento baseado em RNA pode oferecer uma vantagem porque as células cancerosas secretam RNA ativamente, em vez de liberar DNA passivamente.
O Que Vem a Seguir na Pesquisa de OncRNA
Questões biológicas e clínicas importantes permanecem. Como os oncRNAs funcionais exercem seus efeitos? Eles interagem com proteínas ou com outros RNAs? Rastrear mudanças de oncRNA em tempo real poderia guiar decisões de tratamento? Eles poderiam ajudar a detectar recorrência mais cedo ou melhorar a estratificação de pacientes? Responder a essas questões exigirá pesquisas mais extensas e ensaios clínicos prospectivos maiores.
Ao mesmo tempo, a tradução para a prática clínica já está em andamento. A descoberta de que os oncRNAs geram sinais específicos do câncer no sangue está se movendo em direção à aplicação clínica. Os pesquisadores estão colaborando com a empresa de biotecnologia Exai Bio para desenvolver diagnósticos baseados em oncRNA. A empresa tem construído modelos de inteligência artificial e reunido conjuntos de dados diversos para melhorar a detecção e classificação do câncer.
A pesquisa translacional depende de muitos contribuidores. Ao analisar dezenas de milhares de amostras computacionalmente, é fácil esquecer que cada uma representa uma pessoa que se voluntariou para pesquisa, doou sangue e esperou que sua participação ajudasse outros. Honrar essas contribuições por meio de ciência cuidadosa e rigorosa motiva toda a equipe.
Acredita-se que os oncRNAs representem uma classe recém-reconhecida de moléculas emergentes do câncer que funcionam tanto como impulsionadoras da doença quanto como biomarcadores. Ao disponibilizar esse recurso abertamente, espera-se acelerar o progresso e abrir novos caminhos de pesquisa na biologia do câncer.
