DT News - Brazil - Pesquisadores desenvolvem novo método para identificar câncer bucal

Dental Tribune International

qui. 21 fevereiro 2019

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SÃO PAULO/SP: Em uma descoberta que pode ajudar na identificação precoce do carcinoma de células escamosas oral (OSCC), pesquisadores no Brasil encontraram uma correlação entre a progressão do câncer e a abundância de proteínas específicas presentes no tecido tumoral e na saliva. A descoberta oferece parâmetros para prever a progressão da doença e pode ajudar a superar as limitações dos exames clínicos e de imagem.

“Trabalhamos no estudo por cinco anos até alcançarmos esse avanço”, disse a autora colaboradora Adriana Franco Paes Leme, uma pesquisadora do Laboratório Nacional de Biociências – parte do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em São Paulo.

Durante a primeira fase do estudo, os pesquisadores usaram microdissecção a laser e proteômica para mapear as proteínas no tecido do câncer de boca e correlacioná-las com as características clínicas dos pacientes. Esta análise permitiu a identificação de várias proteínas, tais como CSTB, NDRG1, LTA4H, PGK1, COL6A1, ITGAV e MB - com diferentes níveis de abundância, dependendo da área do tumor - e ligá-los aos principais resultados clínicos.

Depois de identificar e quantificar as proteínas em cerca de 120 amostras de tecido tumoral, a segunda fase do estudo fez com que os pesquisadores implantassem duas estratégias de verificação de proteínas. “Uma estratégia consistiu em avaliar a abundância das proteínas selecionadas em amostras de tecidos independentes usando imunohistoquímica com anticorpos. O outro consistia em monitorar os mesmos alvos pré selecionados na saliva dos pacientes ”, explicou Paes Leme.

“A saliva é uma fonte promissora de marcadores, além de ser um fluido obtido por coleta não invasiva”, explicou ela. “Verificamos as proteínas na saliva de 40 pacientes. Os triplicados técnicos foram analisados para atingir o maior nível de confiança possível para os resultados nesta fase do estudo.”

Depois de analisar as amostras de saliva, os pesquisadores usaram técnicas de bioinformática e machine learning para obter assinaturas prognósticas. A partir daí, eles foram capazes de verificar qual das proteínas ou peptídeos foram selecionados durante a primeira fase e poderiam, assim, distinguir entre pacientes que tiveram ou não metástase linfonodal cervical.

De acordo com os resultados do estudo, foi possível identificar três peptídeos específicos - LTA4H, COL6A1 e CSTB - que podem ser usados como uma assinatura para classificar pacientes com e sem metástase de linfonodo cervical. Os pesquisadores acreditam que isso poderia ajudar os médicos a superarem as limitações dos exames clínicos e orientar estratégias personalizadas de tratamento.

“Os dados levaram a resultados robustos que são altamente promissores como guias para definir a gravidade da doença. Sugerimos potenciais marcadores da doença na primeira fase do estudo e verificamos esses marcadores na segunda fase, reforçando a confiabilidade dos achados e mostrando que esses marcadores são eficazes na classificação de pacientes com metástase linfonodal cervical ”, afirma Paes Leme.

Os cientistas estão agora trabalhando em um novo estudo projetado para usar técnicas de tradução para construir biossensores acessíveis que são capazes de detectar assinaturas de prognóstico na saliva dos pacientes.

O estudo, intitulado "Combinando descoberta e proteômica direcionada revela uma assinatura prognóstica no câncer bucal", foi publicado em 5 de setembro na Nature Communications .

Os parceiros do estudo incluíram o Instituto do Câncer do Estado de São Paulo, a Faculdade de Odontologia de Piracicaba da Universidade de Campinas e o Instituto de Computação, o Instituto de Matemática e Computação da Universidade de São Paulo em São Carlos, Faculdade de Odontologia da Universidade do Oeste do Paraná, além de outras instituições dentro e fora do Brasil. Foi financiado pela Fundação de Pesquisa de São Paulo, com a pesquisa realizada no Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais.

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