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A Ascensão dos Tumores Neuroendócrinos: O Que Sabemos

Uma visão sobre o estudo dos tumores neuroendócrinos e suas complexidades.

Amy P Webster, Netta Mäkinen, Nana Mensah, Carla Castignani, Elizabeth Larose Cadieux, Ramesh Shivdasani, Pratik Singh, Heli Vaikkinen, Pawan Dhami, Simone Ecker, Matthew Brown, Bethan Rimmer, Stephen Henderson, Javier Herrero, Matthew Suderman, Paul Yousefi, Stephan Beck, Peter Van Loo, Eric Nakakura, Chrissie Thirlwell

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Índice

Tumores Neuroendócrinos (NETs) são um tipo de tumor que vem das células dos sistemas nervoso e endócrino. Eles podem surgir em vários tecidos pelo corpo, com o intestino delgado sendo um dos lugares mais comuns. Embora sejam raros, esses tumores têm chamado um pouco mais de atenção ultimamente, talvez porque gostam de fazer várias festinhas ao mesmo tempo, aparecendo em grupos.

Por que o Intestino Delgado?

O intestino delgado responde por cerca de 18% de todos os diagnósticos de NET, o que significa que é um ponto quente para esses tumores traiçoeiros. Eles são considerados o câncer mais frequentemente diagnosticado no intestino delgado, o que faz deles um tema de crescente interesse para médicos e pesquisadores. A gente ainda tá tentando entender por que eles estão aumentando globalmente, mas uma coisa é certa: entender como esses pequenos danados operam em nível molecular é crucial.

O Mistério dos Múltiplos Tumores

Metade da galera diagnosticada com tumores neuroendócrinos do intestino delgado (SI-NETs) chega na clínica com múltiplos tumores. Imagina você chegando em uma festa e encontrando vários amigos antigos que não esperava ver! No começo, achavam que esses tumores eram clones uns dos outros, mas estudos genéticos recentes estão sugerindo que são mais como primos distantes, com diferenças no DNA.

O que os Estudos Genéticos Mostraram?

Pesquisadores realizaram sequenciamento de genoma completo (WGS) nesses SI-NETs multifocais e encontraram resultados surpreendentes. Em média, apenas cerca de 0,08% das alterações genéticas eram iguais entre os tumores de um único paciente. Isso é como encontrar apenas uma meia combinando em uma pilha de roupas! Surpreendentemente, eles não encontraram genes compartilhados que pudessem estar ligados ao crescimento do tumor. Parece que, enquanto algumas mudanças genéticas estão em jogo, outros fatores também contribuem para o desenvolvimento desses tumores.

Não é Seu Tumor Comum

O que faz os SI-NETs se destacarem é seu nível inesperadamente baixo de mutações comparado a outros tipos de tumores sólidos. A maioria deles nem tem as mutações genéticas conhecidas que levam ao câncer. O problema mais comum parece estar relacionado ao Cromossomo 18, onde cerca de 70% dos SI-NETs sofrem perda de uma parte importante de informação genética. Apenas cerca de 8% têm mutações em um gene chamado CDKN1B, que não é muito para um pesquisador que tá tentando descobrir o segredo por trás desses tumores.

Bem-vindo à Festa Epigenética

Dada a falta de mudanças genéticas que impulsionam esses tumores, os cientistas estão focando sua atenção em algo chamado “epigenética”. Isso se refere a mudanças que afetam como os genes são expressos sem alterar o DNA em si. Simplificando, é como mudar a forma de fazer uma receita sem mudar os ingredientes. Desvios nas modificações Epigenéticas, como a metilação do DNA, podem levar a mudanças na atividade gênica, que podem ser um fator crucial no crescimento desses tumores.

O Estudo dos SI-NETs Unifocais

Estudos anteriores se concentraram em tumores únicos de SI-NET e identificaram alguns padrões epigenéticos com base no cromossomo 18. Os pesquisadores usaram uma abordagem multi-ômica (termo chique para olhar os dados biológicos de ângulos diferentes) e descobriram que tumores com mudanças no cromossomo 18 tinham níveis gerais de metilação mais baixos em comparação com outros. Eles até identificaram dezenas de genes que mostraram diferentes níveis de metilação e maior atividade nesse subgrupo.

O Desafio dos SI-NETs Multifocais

Enquanto foram feitos avanços na compreensão de tumores únicos, o mundo dos SI-NETs multifocais ainda é um território em grande parte inexplorado-meio como tentar entender uma sala bagunçada depois de uma festa doida. Neste relatório, os pesquisadores decidiram investigar 100 amostras de 11 pacientes com SI-NETs multifocais. Eles compararam os padrões de metilação do DNA entre múltiplos tumores do mesmo paciente e examinaram as diferenças com base na perda do cromossomo 18.

O Truque com o Teor Normal

Os pesquisadores enfrentaram um desafio com a comparação de tecido normal porque as células que eles estavam interessados são raras no tecido intestinal normal. Para resolver isso, eles começaram comparando suas amostras de tumor com uma mistura de tecido normal de pacientes. Depois, eles refinavam suas descobertas usando dados de uma linha celular enriquecida para células enterochromaffin-essas células especiais agem um pouco mais como nosso alvo. Essa abordagem cuidadosa visava identificar mudanças específicas do tumor, reduzindo o ruído causado por outros tipos de células.

Quão Velhos São Esses Tumores?

Como os SI-NETs crescem tão devagar, é complicado determinar a ordem em que eles podem ter se desenvolvido. Para descobrir isso, os pesquisadores usaram algo chamado “relógios epigenéticos”. Essas ferramentas medem o envelhecimento biológico com base em padrões de DNA. Se der certo, isso pode ajudar a montar a linha do tempo de como os tumores multifocais se desenvolvem.

Quem Foram os Pacientes?

Os pacientes envolvidos neste estudo foram operados na Universidade da Califórnia, em São Francisco, todos diagnosticados com SI-NETs multifocais que se espalharam além de seu local original. Os pesquisadores coletaram 100 amostras, incluindo tumores e um pouco de tecido normal, fornecendo um bom tamanho para análise.

Indo Direto à Geração de Dados

Para estudar essas amostras, a equipe usou uma máquina Illumina para coletar dados sobre a metilação do DNA. Para algumas amostras, eles também tinham dados genômicos adicionais para trabalhar. Depois de filtrar todas essas informações, eles acabaram com um conjunto de dados refinado que ajudou a identificar o que realmente estavam procurando nos tumores.

Análise de Dados: A Questão R

Usando uma linguagem de programação chamada R-e alguns pacotes legais para analisar os dados-os pesquisadores mergulharam nos números. Eles verificaram a qualidade e garantiram que tudo estava em ordem antes de partir para encontrar a metilação diferencial. Isso envolveu comparar tumores com tecidos normais e identificar assinaturas únicas nos tumores.

Encontrando a Assinatura do Tumor

Os pesquisadores descobriram um número impressionante de posições de metilação diferencialmente metiladas (DMPs), com mais de 64.000 identificadas ao comparar tumores primários com tecido normal. No entanto, esse número incluía um pouco de ruído devido à mistura de tipos celulares nas amostras. Para refinar suas descobertas, eles usaram os dados das células enterochromaffin e chegaram a cerca de 12.392 DMPs que eram específicos para os tumores. Esses incluíam muitos genes ligados a funções neurais e de sinapse, indicando uma possível conexão com a biologia dos tumores.

Vamos Falar Sobre Envelhecimento

A equipe também se aprofundou no envelhecimento epigenético entre os tumores. Eles testaram 11 maneiras diferentes de medir a idade epigenética. Curiosamente, eles encontraram graus variados de previsões de idade. Alguns métodos sugeriam que o tecido normal era mais jovem do que os próprios pacientes, enquanto outros sugeriam o contrário. O “relógio da pele e sangue” surpreendentemente parecia o mais eficaz em relacionar a idade cronológica e avaliar a aceleração da idade nos tumores.

Previsões Metabólicas: O que Está Cozinhando?

Além de tudo, os pesquisadores exploraram como esses tumores poderiam se comportar metabolicamente. Usando um software especial, eles previram características como índice de massa corporal (IMC) e conteúdo de gordura com base em padrões de metilação do DNA. Eles encontraram mudanças significativas entre tumores e tecido normal, com diferenças mais drásticas em tumores metastáticos, sugerindo que eles poderiam estar consumindo nutrientes de forma bem diferente.

A Conexão do Cromossomo 18

Uma característica particularmente interessante dos SI-NETs é a perda do cromossomo 18, que parece ter um efeito distinto na metilação do DNA. A comparação de tumores com e sem perda do cromossomo 18 mostrou algumas diferenças notáveis. Os tumores com perda do cromossomo 18 tiveram mais dificuldade em prever o metabolismo, indicando uma mudança profunda em como eles processam nutrientes.

Principais Descobertas e Conclusões

Neste estudo, os pesquisadores avançaram na compreensão de como os SI-NETs multifocais operam, especialmente do lado epigenético. Eles identificaram milhares de locais diferencialmente metilados que apontam para possíveis vias para o desenvolvimento de tumores, especialmente relacionadas a vias neurais. Também mostraram o uso dos relógios epigenéticos para estimar a ordem de aparecimento desses tumores, uma tarefa tão desafiadora quanto decidir quem fica com a última fatia de pizza.

O Caminho à Frente

Embora este estudo tenha desvendado uma quantidade incrível de informações sobre tumores neuroendócrinos, ele destacou a necessidade de mais pesquisas. Há muitas perguntas sem resposta sobre como esses tumores se desenvolvem e se relacionam entre si, e as descobertas sugerem que ainda há muito a explorar no campo do tratamento e na compreensão do comportamento dos tumores com mais clareza.

Conclusão

À medida que o mundo da ciência continua a avançar e desvendar os mistérios dos NETs, uma coisa é certa: se os tumores tivessem um lema, seria "Espere o inesperado!" Com pesquisas cuidadosas e uma pitada de humor misturada, podemos olhar para frente e esperar por descobertas ainda mais empolgantes sobre nosso complexo mundo biológico.

Fonte original

Título: Epigenetic investigation of multifocal small intestinal neuroendocrine tumours reveals accelerated ageing of tumours and epigenetic alteration of metabolic genes

Resumo: BackgroundSmall intestinal neuroendocrine tumours (SI-NETs) are the most common malignancy of the small intestine and around 50% of patients present in clinic with multifocal disease. Recent investigations into the genomic architecture of multifocal SI-NETs have found evidence that these synchronous primary tumours evolve independently of each other. They also have extremely low mutational burden and few known driver genes, suggesting that epigenetic dysregulation may be driving tumorigenesis. Very little is known about epigenetic gene regulation, metabolism and ageing in these tumours, and how these traits differ across multiple tumours within individual patients. MethodsIn this study, we performed the first investigation of genome-wide DNA methylation in multifocal SI-NETs, assessing multiple primary tumours within each patient (n=79 primary tumours from 14 patients) alongside matched metastatic tumours (n=12) and normal intestinal epithelial tissue (n=9). We assessed multifocal SI-NET differential methylation using a novel method, comparing primary tumours with matched normal epithelial tissue and an enterochromaffin-enriched cell line to enrich for tumour-specific effects. This method reduced the identification of false positive methylation differences driven by cell composition differences between tumour and normal epithelial tissue. We also assessed tumour ageing using epigenetic clocks and applied metabolic predictors in the dataset to assess methylation variation across key metabolic genes. ResultsWe have identified 12,392 tumour-specific differentially methylated positions (Bonferroni corrected p

Autores: Amy P Webster, Netta Mäkinen, Nana Mensah, Carla Castignani, Elizabeth Larose Cadieux, Ramesh Shivdasani, Pratik Singh, Heli Vaikkinen, Pawan Dhami, Simone Ecker, Matthew Brown, Bethan Rimmer, Stephen Henderson, Javier Herrero, Matthew Suderman, Paul Yousefi, Stephan Beck, Peter Van Loo, Eric Nakakura, Chrissie Thirlwell

Última atualização: 2024-12-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.626017

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.626017.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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