Algoritmo pode detectar tumores e evoluir tratamento de câncer

A pesquisa ressalta que a criação do algoritmo demonstra o valor do sequenciamento do genoma completo - (crédito: Reprodução/Freepik)

Pesquisadores analisaram a sequência completa de DNA de 4.775 tumores de sete tipos de câncer para criar um algoritmo capaz de identificar tumores com falhas que os tornam mais fáceis de tratar. Segundo a equipe de cientistas da Universidade de Cambridge, futuramente o algoritmo poderá abrir caminho para planos de tratamento mais personalizados, aumentando as chances de sobrevivência das pessoas.

"O sequenciamento genômico agora é muito mais rápido e barato do que nunca. Estamos nos aproximando do ponto em que sequenciar seu tumor será tão rotineiro quanto um exame de imagem ou de sangue", frisou Serena Nik-Zainal, professora de medicina genômica e bioinformática.

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Os pesquisadores procuraram padrões no DNA criados pelas chamadas mutações “indel”, nas quais letras são inseridas ou excluídas da sequência normal de DNA.

"Cânceres com reparo de DNA defeituoso têm maior probabilidade de serem tratados com sucesso. O algoritmo PRRDetect nos ajuda a identificar melhor esses cânceres e, à medida que sequenciamos cada vez mais cânceres rotineiramente na clínica, ele pode, em última análise, ajudar os médicos a adaptar melhor os tratamentos a cada paciente", explica Serena.

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A pesquisa ressalta que a criação do algoritmo demonstra o valor do sequenciamento do genoma completo, não apenas na pesquisa, mas também na clínica, promovendo o avanço do tratamento do câncer.

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O estudo detectou padrões incomuns de mutações "indel" em cânceres que apresentavam mecanismos de reparo de DNA defeituosos – conhecidos como "disfunção de reparo pós-replicativo" ou PRRd. Tumores PRRd são mais sensíveis à imunoterapia, um tipo de tratamento contra o câncer que utiliza o próprio sistema imunológico do corpo para atacar as células cancerígenas.

O estudo Taxonomia indel redefinida revela insights sobre s mutacionais, foi publicado na revista Nature Genetics.