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Novas Perspectivas sobre a Resistência ao Tratamento do Câncer de Próstata

Pesquisas mostram avanços na compreensão da resistência ao tratamento no câncer de próstata.

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O câncer de próstata é um tipo comum de câncer que afeta os homens. Em 2020, cerca de 1,4 milhão de novos casos foram relatados globalmente. As chances de desenvolver formas mais graves de câncer de próstata aumentam com a idade, especialmente em homens com mais de 69 anos. Com a população global crescendo e envelhecendo, podemos esperar mais novos casos no futuro. As previsões indicam que, até 2040, pode haver cerca de 2,9 milhões de novos casos por ano.

Desafios no Tratamento

Apesar dos avanços no tratamento do câncer de próstata, lidar com casos avançados ainda é uma grande dificuldade. Novos tratamentos podem, às vezes, levar à resistência, tornando-os menos eficazes ao longo do tempo. Um dos principais caminhos envolvidos no crescimento do câncer de próstata é a via do receptor androgênico (AR). O tratamento mais comum para o câncer de próstata avançado é a terapia de privação androgênica (ADT), que busca reduzir os níveis de hormônios masculinos para controlar o crescimento do câncer. No entanto, muitos pacientes eventualmente desenvolvem resistência a esse tratamento, conhecido como Câncer de próstata resistente à castração (CRPC).

Novos tratamentos que visam especificamente o AR, como drogas como enzalutamida e abiraterona, mostraram-se promissores no tratamento de pacientes sensíveis a hormônios e com CRPC. Infelizmente, quase todos os pacientes desenvolvem resistência a esses novos medicamentos também, fazendo o câncer progredir.

Mecanismos de Resistência

A resistência ao tratamento geralmente surge de mudanças na via de sinalização do AR. Essas mudanças podem incluir ampliação do gene AR, mutações e a presença de diferentes formas do receptor, como o AR-V7. Além disso, algumas células de câncer de próstata podem mudar de formas que não dependem mais da sinalização do AR, o que é chamado de transdiferenciação neuroendócrina.

Atualmente, não existem diretrizes claras sobre as melhores estratégias de tratamento individualizadas com base em biomarcadores, e ferramentas para ajudar os médicos a monitorar como os pacientes respondem ao tratamento estão faltando. Há uma necessidade urgente de estudar vários mecanismos de resistência, pois eles poderiam servir como indicadores úteis sobre qual tratamento pode funcionar melhor para diferentes pacientes. Por exemplo, pacientes com AR-V7 são mais propensos a responder positivamente a certos medicamentos de quimioterapia em vez de medicamentos alvo do AR.

O Papel da Biópsia Líquida

Recentemente, as Biópsias líquidas ganharam popularidade como uma forma de monitorar o estado do câncer por métodos menos invasivos. Analisando substâncias encontradas no sangue, como células tumorais circulantes (CTCS) e pedaços de DNA tumoral, os médicos podem reunir informações sobre o câncer. No entanto, um grande desafio é testar uma ampla gama de mecanismos de resistência e identificar biomarcadores preditivos no câncer de próstata por meio dessas análises.

Uma abordagem completa é necessária para capturar vários alvos e mecanismos de resistência que podem ser tratados. Embora a biópsia líquida possa revelar efetivamente mudanças genéticas, analisar como genes específicos são regulados ainda pode ser complicado.

Estudando a Resistência nas CTCs

Em pesquisas anteriores, cientistas usaram uma técnica que envolve hibridização de sondas de bloqueio de fita de mRNA in situ para identificar mecanismos de resistência nas CTCs. Esse método permitiu que eles coletassem informações sobre os níveis de expressão de marcadores-chave como AR, AR-V7 e PSA nas CTCs de pacientes com câncer de próstata. No entanto, o processo de análise dos dados era demorado e limitado a apenas alguns marcadores.

Para abordar essas limitações, um ensaio mais avançado foi desenvolvido que pode examinar múltiplos biomarcadores nas CTCs simultaneamente. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, o tempo gasto analisando imagens de CTCs foi significativamente reduzido.

Metodologia da Pesquisa

Amostragem de Pacientes e Ética

A pesquisa envolveu pacientes com câncer de próstata metastático avançado. Foi realizada seguindo diretrizes éticas, e os dados foram coletados com o consentimento informado de todos os participantes. Amostras de sangue foram coletadas cuidadosamente para prevenir contaminação. O estudo garantiu que os procedimentos adequados fossem seguidos para manter resultados válidos.

Preparação da Amostra

Os pesquisadores usaram linhagens celulares específicas para representar o câncer de próstata e o câncer de pulmão. A preparação envolveu o cultivo dessas linhagens celulares sob condições rigorosas e a separação de componentes do sangue para análise posterior.

Enriquecimento de CTCs

Para analisar as CTCs, as amostras de sangue foram processadas usando equipamentos especiais projetados para isolar essas células com base em seu tamanho. Depois que as células foram enriquecidas, foram preparadas para análise in situ, o que envolveu fixá-las em lâminas para exame posterior.

Hibridização CoDuCo in Situ

A nova técnica CoDuCo envolve várias etapas para visualizar os transcritos de RNA presentes nas células. Começa com a conversão de RNA em DNA e a anexação de sondas pequenas a sequências-alvo específicas. Isso permite detectar a presença de múltiplos transcritos em uma única amostra simultaneamente, aumentando a quantidade de informação coletada de cada teste.

Resultados e Descobertas

Validação do Ensaios CoDuCo

O estudo validou a técnica CoDuCo usando controles saudáveis e várias linhagens celulares de câncer. Os resultados mostraram que esse ensaio poderia detectar com precisão a presença de marcadores específicos em uma alta porcentagem de células. Os dados demonstraram perfis de expressão distintos entre os diferentes tipos de células estudadas, fornecendo informações valiosas para identificar características de células saudáveis e cancerosas.

Análise de Imagem e Classificação por Aprendizado de Máquina

A técnica CoDuCo foi combinada com análise de imagem semi-automatizada. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, os pesquisadores puderam classificar eficientemente as células e identificar aquelas que eram positivas para marcadores cancerígenos. Isso melhorou muito a capacidade de reconhecer CTCs em amostras de pacientes em comparação com métodos anteriores.

Relevância Clínica e Direções Futuras

Os avanços feitos por meio dessa pesquisa têm implicações significativas para como o câncer de próstata é abordado em ambientes clínicos. A capacidade de analisar múltiplos biomarcadores simultaneamente permite uma melhor compreensão do comportamento do câncer e da resposta aos tratamentos.

Transdiferenciação Neuroendócrina

O estudo também destacou a importância de reconhecer características neuroendócrinas nas CTCs. Identificar esses marcadores poderia facilitar a detecção precoce e melhores estratégias terapêuticas para pacientes com câncer de próstata neuroendócrino, que está se tornando mais comum.

Expressão de PSMA e AR

A capacidade de visualizar marcadores específicos da próstata, como PSMA, ao lado da expressão de AR oferece uma ferramenta potencial para estratificação personalizada dos pacientes e monitoramento efetivo das respostas ao tratamento. No geral, essas descobertas indicam um futuro promissor para o uso de técnicas de biópsia líquida combinadas com métodos avançados de imagem e análise para melhorar o atendimento ao paciente no câncer de próstata.

Necessidade de Estudos Mais Amplos

Embora os resultados sejam promissores, estudos mais extensos são necessários para confirmar as descobertas e desenvolver diretrizes abrangentes para aplicações clínicas. A pesquisa lançou as bases para futuras investigações sobre as características moleculares do câncer de próstata e sua resposta aos tratamentos.

Conclusão

O estudo do câncer de próstata continua a evoluir com os avanços em tecnologia e metodologias de pesquisa. O ensaio CoDuCo provou ser uma ferramenta valiosa na identificação e caracterização das CTCs, revelando insights sobre vários mecanismos de resistência e oferecendo um caminho em direção a estratégias de tratamento mais personalizadas. A investigação contínua e a colaboração nesse campo irão aprimorar nossa compreensão do câncer de próstata e, em última análise, melhorar os resultados dos pacientes.

Fonte original

Título: Circulating tumor cell characterization and classification by novel combinatorial dual-color (CoDuCo) in situ hybridization and supervised machine learning

Resumo: Metastatic prostate cancer is a highly heterogeneous and dynamic disease and practicable tools for patient stratification and resistance monitoring are urgently needed. Liquid biopsy analysis of circulating tumor DNA and circulating tumor cells (CTCs) are promising, but due to the diversity of resistance mechanisms, comprehensive testing is essential. Previously, we demonstrated that CTCs can be characterized by mRNA-based in situ padlock probe hybridization. Now, we have developed a novel combinatorial dual-color (CoDuCo) approach with increased multiplex capacity of up to 15 distinct markers, complemented by semi-automated image analysis and machine learning-assisted CTC classification. Here, we present three exemplary cases of patient samples in which the CoDuCo assay visualized diverse resistance mechanisms (AR-V7, neuroendocrine differentiation (SYP, CHGA, NCAM1)), as well as druggable targets and predictive markers (PSMA, DLL3, SLFN11). The combination of high multiplex capacity and microscopy-based single-cell analysis is a unique and powerful feature of the CoDuCo in situ assay. This synergy enables the identification and characterization of CTCs with epithelial, epithelial-mesenchymal, and neuroendocrine phenotypes, the detection of CTC clusters, and the visualization of CTC heterogeneity. In conclusion, the assay is a promising tool for monitoring the dynamic molecular changes associated with drug response and resistance in prostate cancer. O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=134 SRC="FIGDIR/small/592946v1_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (50K): [email protected]@116824dorg.highwire.dtl.DTLVardef@c4c842org.highwire.dtl.DTLVardef@1378b67_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG

Autores: Amin El-Heliebi, L. Bonstingl, M. Zinnegger, K. Sallinger, K. Pankratz, E. Pritz, C. Odar, C. Skofler, C. Ulz, L. Oberauner-Wappis, A. Borras-Cherrier, V. Somođi, E. Heitzer, T. Kroneis, T. Bauernhofer

Última atualização: 2024-05-10 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.08.592946

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.08.592946.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/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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