A viagem começou com o T3p, uma pequena molécula de RNA detectada no cancro da mama, mas não no tecido normal. Quando foi descrito pela primeira vez em 2018, destacou-se como incomum. Essa descoberta inicial lançou um esforço de seis anos para identificar sistematicamente ARN não codificantes órfãos (oncRNAs) semelhantes nos principais tipos de cancro, determinar quais contribuem ativamente para a doença e testar se poderiam ajudar a monitorizar os pacientes através de simples análises ao sangue.
Em nosso estudo recém-publicado, descrevemos como este trabalho progrediu desde a análise de grandes conjuntos de dados do genoma do câncer até o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, conduzindo experimentos funcionais em larga escala em camundongos e, finalmente, confirmando a relevância clínica desses RNAs em quase 200 pacientes com câncer de mama usando amostras de sangue.
OncRNAs específicos do câncer estão difundidos
Uma das primeiras grandes descobertas foi que esse fenômeno não se limitava ao câncer de mama. Ao examinar pequenos dados de sequenciamento de RNA do Atlas do Genoma do Câncer em 32 tipos diferentes de câncer, identificamos aproximadamente 260.000 pequenos RNAs específicos do câncer. Nós nos referimos a essas moléculas como oncRNAs, e elas estavam presentes em todos os tipos de câncer analisados.
Sua distribuição não foi aleatória. Cada tipo de câncer exibiu seu próprio padrão distinto de expressão de oncRNA. Os cânceres de pulmão, por exemplo, mostraram um conjunto diferente de oncRNAs em comparação com os cânceres de mama. Usando esses padrões, os modelos de aprendizado de máquina foram capazes de classificar os tipos de câncer com 90,9% de precisão. Quando testada num grupo separado de 938 tumores, a precisão da classificação permaneceu elevada em 82,1%.
Diferenças também surgiram dentro de cânceres individuais. Os tumores basais da mama apresentaram padrões de oncRNA distintos dos tumores luminais, sugerindo subtipos adicionais que ainda podem não estar totalmente definidos. Estas descobertas indicam que os oncRNAs refletem aspectos fundamentais do estado das células cancerígenas. Padrões de presença e ausência de oncRNA funcionam como “códigos de barras moleculares digitais” que capturam a identidade do câncer em vários níveis, incluindo tipo de tumor, subtipo e estado celular.
Alguns OncRNAs impulsionam ativamente o crescimento do tumor
Embora os oncRNAs sirvam como biomarcadores poderosos, também queríamos entender se alguns deles influenciam diretamente a progressão do câncer. Especificamente, perguntamos se as células cancerígenas poderiam usar essas moléculas de RNA recém-surgidas para ativar vias oncogênicas.
Para testar isso, criamos bibliotecas de triagem contendo cerca de 400 oncRNAs de tumores de mama, cólon, pulmão e próstata. Esses RNAs foram introduzidos em células cancerígenas usando vetores lentivirais. Em metade dos casos, aumentamos a expressão de oncRNA. Na outra metade, reduzimos a expressão usando construções “Tough Decoy”. As células modificadas foram então implantadas em camundongos para determinar quais oncRNAs aumentaram o crescimento do tumor.
Aproximadamente 5% dos oncRNAs produziram efeitos biológicos claros em modelos de xenoenxerto de camundongos. Dois oncRNAs de câncer de mama foram examinados mais de perto. Um desencadeou a transição epitelial-mesenquimal, um passo essencial na progressão do câncer e na metástase. Os outros genes alvo do E2F ativados, promovendo a proliferação celular. Ambos aceleraram significativamente o crescimento do tumor e aumentaram a colonização metastática em modelos de linhas celulares independentes.
Quando examinamos os dados dos tumores dos pacientes, descobrimos que os tumores que expressam esses mesmos oncRNAs apresentavam alterações semelhantes nas vias. A observação de padrões biológicos consistentes em amostras de TCGA e modelos experimentais fortaleceu nossa confiança nas descobertas.
Células cancerígenas 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. O rastreamento desses RNAs circulantes fornece informações sobre como os pacientes estão respondendo ao tratamento.
Analisamos RNA livre de células de 25 linhas celulares de câncer em 9 tipos de tecidos e descobrimos que cerca de 30% dos oncRNAs são secretados ativamente. Para confirmar sua relevância clínica, estudamos 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 depois do tratamento, e calculamos a alteração na carga total de oncRNA (ΔoncRNA abaixo).
Essa única medição provou ser altamente informativa. Pacientes com altos níveis residuais de oncRNA após quimioterapia tiveram sobrevida global quase 4 vezes pior. Esta associação permaneceu significativa mesmo depois de contabilizados indicadores clínicos padrão, como resposta patológica completa e carga residual de câncer.
Este foi o nosso objetivo mais ambicioso. Embora soubéssemos que os oncRNAs poderiam ser detectados no sangue, era incerto se eles forneceriam informações significativas em amostras reais de pacientes. A detecção de um sinal tão forte em apenas 1 mililitro de soro foi inesperada.
Uma nova abordagem para monitorar doenças residuais mínimas
Essas descobertas abordam um desafio clínico significativo. A monitorização da doença residual mínima no cancro da mama utilizando marcadores como o ADN livre de células é difícil porque os tumores libertam frequentemente muito pouco ADN na corrente sanguínea, particularmente nas fases iniciais. O monitoramento baseado em RNA pode oferecer uma vantagem porque as células cancerígenas secretam ativamente RNA, em vez de liberar DNA passivamente.
O que vem a seguir para a pesquisa OncRNA
Permanecem importantes questões biológicas e clínicas. Como os oncRNAs funcionais exercem seus efeitos? Eles interagem com proteínas ou com outros RNAs? O rastreamento das alterações do oncRNA em tempo real poderia orientar as decisões de tratamento? Eles poderiam ajudar a detectar a recorrência mais cedo ou melhorar a estratificação dos pacientes? Responder a estas perguntas exigirá pesquisas mais extensas e ensaios clínicos prospectivos maiores.
Ao mesmo tempo, a tradução já está em andamento. A descoberta de que os oncRNAs geram sinais específicos do câncer no sangue está avançando em direção à aplicação clínica. Estamos colaborando com a empresa de biotecnologia Exai Bio (Hani é cofundadora) para desenvolver diagnósticos baseados em oncRNA. A empresa tem construído modelos de inteligência artificial e montado diversos conjuntos de dados para melhorar a detecção e classificação do câncer.
A pesquisa translacional depende de muitos colaboradores. Ao analisar dezenas de milhares de amostras computacionalmente, é fácil esquecer que cada uma representa uma pessoa que se voluntariou para a pesquisa, doou sangue e esperava que sua participação ajudasse outras pessoas. Honrar essas contribuições por meio de uma ciência cuidadosa e rigorosa motiva toda a nossa equipe.
Acreditamos que os oncRNAs representam uma classe recentemente reconhecida de moléculas emergentes do câncer que funcionam tanto como condutores de doenças quanto como biomarcadores. Ao disponibilizar este recurso abertamente, esperamos acelerar o progresso e abrir novos caminhos de investigação na biologia do cancro.
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