Un nou studiu a descoperit modul în care anumite mutaţii genetice influenţează rezultatele tratamentului cancerului.
Un studiu inovator indică modul în care anumite mutaţii genetice influenţează rezultatele tratamentului cancerului, informaţii care i-ar putea ajuta pe medici să adapteze mai eficient tratamentele. Fiind cel mai mare studiu de acest gen, cercetarea a analizat datele a peste 78.000 de pacienţi din 20 de tipuri de cancer. Pacienţii au primit imunoterapii, chimioterapii şi terapii ţintite.
Folosind o analiză computaţională avansată, o echipă de cercetători de la Universitatea California Sudică (USC) a identificat aproape 800 de modificări genetice care au avut un impact direct asupra supravieţuirii. De asemenea, au descoperit 95 de gene asociate în mod semnificativ cu supravieţuirea în cancere precum cell de sân, ovarian, de piele şi gastrointestinal.
Bazându-se pe aceste informaţii, echipa a dezvoltat un instrument de învăţare automată pentru a estima modul în care pacienţii cu cancer pulmonar avansat ar putea răspunde la imunoterapie.
„Aceste descoperiri evidenţiază modul în care profilul genetic poate juca un rol crucial în personalizarea îngrijirii cancerului”, a declarat marţi într-un comunicat Ruishan Liu, profesor asistent de informatică la USC.
Prin înţelegerea modului în care diferite mutaţii influenţează răspunsul la tratament, medicii pot selecta cele mai eficiente terapii - evitând potenţial terapiile ineficiente şi concentrându-se pe cele mai susceptibile de a ajut, a precizat ea.”
Publicat recent în revista Nature Communications, studiul subliniază rolurile critice ale unor gene precum TP53, CDKN2A şi CDKN2B în influenţarea rezultatelor tratamentului, validând aceste asociaţii cu date din lumea reală.
De ce sunt importante mutaţiile?
Mutaţiile genetice - modificări ale ADN-ului - pot influenţa modul în care se dezvoltă cancerul şi modul în care un pacient răspunde la tratament. Unele mutaţii apar aleatoriu, în timp ce altele sunt moştenite (ereditare).
În cancer, mutaţiile pot determina dacă o tumoră este mai agresivă sau cum ar putea răspunde la anumite tratamente. În prezent, testele genetice sunt din ce în ce mai utilizate în îngrijirea cancerului pentru a identifica aceste mutaţii, permiţând medicilor să selecteze tratamentele mai precis.
De exemplu, pacienţii diagnosticaţi cu cancer pulmonar fără celule micil (NSCLC) primesc adesea teste genomice pentru mutaţii în gene precum KRAS, EGFR şi ALK pentru a determina dacă terapiile ţintite sau imunoterapiile ar putea fi eficiente.
Principalele concluzii ale studiului includ:
- Mutaţiile KRAS în cancerul pulmonar avansate fără celule mici au fost legate de un răspuns mai slab la un tratament comun (inhibitori EGFR), sugerând că ar putea fi necesare tratamente alternative. - Mutaţiile NF1 au îmbunătăţit răspunsurile la imunoterapie şi au înrăutăţit răspunsurile la anumite terapii ţintite, evidenţiind rolul lor complex în tratament.
- Mutaţiile căii PI3K, care reglează creşterea celulară, au avut efecte diferite în funcţie de tipul de cancer, cu răspunsuri diferite în cazul cancerului de sân, melanomului şi cancerului renal.
- Mutaţiile căii de reparare a ADN-ului au îmbunătăţit eficacitatea imunoterapiei în cancerul pulmonar prin creşterea instabilităţii tumorale.
- Mutaţiile din căile legate de imunitate au fost asociate cu rate mai bune de supravieţuire pentru pacienţii cu cancer pulmonar trataţi cu imunoterapie, sugerând că nu toate mutaţiile împiedică succesul tratamentului.
Un instrument predictiv puternic
În timp ce tratamentele pentru cancer urmează în mod tradiţional o abordare unică, în care pacienţii cu acelaşi tip de cancer primesc aceleaşi terapii standard, studiul subliniază importanţa medicinei de precizie, care adaptează tratamentul pe baza structurii genetice unice a pacientului.
Cu toate acestea, în timp ce există cantităţi mari de date privind mutaţiile, doar un număr mic au tratamente validate clinic, limitând impactul potenţial în lumea reală şi beneficiile pentru pacienţi. Pentru a umple acest gol, pe baza constatărilor lor, echipa UCS a folosit învăţarea automată pentru a analiza modul în care mai multe mutaţii interacţionează pentru a influenţa rezultatele tratamentului.
Echipa USC a dezvoltat un model Random Survival Forest (RSF), un instrument predictiv conceput pentru a rafina recomandările de tratament pentru pacienţii cu cancer pulmonar. Prin integrarea datelor la scară largă din lumea reală cu învăţarea automată, modelul a identificat noi interacţiuni mutaţie-tratament.
„Scopul nostru a fost să găsim modele care ar putea să nu fie evidente la prima vedere şi apoi să traducem aceste informaţii în instrumente din lumea reală care pot extinde accesul la imunoterapie pentru persoanele cu cancer”, a precizat prof. Lui.
O inovaţie cheie constă în integrarea unor cantităţi uriaşe de date cu tehnici avansate de statistică şi învăţare automată pentru a descoperi interacţiuni mutaţie-tratament nerecunoscute anterior. Deşi sunt necesare studii clinice suplimentare, cercetătorii consideră că acest studiu reprezintă un pas important pentru a face tratamentul cancerului mai precis şi mai personalizat.
„Această cercetare arată puterea ştiinţei computaţionale în transformarea datelor clinice şi genomice complexe în informaţii utile”, a completat cercetătoarea. „Este profund satisfăcător să contribui la instrumente şi cunoştinţe care pot îmbunătăţi în mod direct îngrijirea pacienţilor”, a adăugat ea.
