Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolvem modelo para prever resposta ao tratamento do câncer de gástrico

JACKSONVILLE, Flórida ― Um estudo realizado pelos pesquisadores no Centro de Câncer da Mayo Clinic na Flórida está validando o uso do sequenciamento de genoma para prever a probabilidade de pacientes com câncer gástrico obterem benefícios da quimioterapia ou da imunoterapia. O estudo foi publicado na revista científica Nature Communications.

“O câncer gástrico está entre as principais causas de mortes relacionadas ao câncer em todo o mundo”, diz Tae Hyun Hwang, Ph.D., presidente do Departamento de Saúde do Centro de Câncer da Mayo Clinic na Flórida. 

Dr. Hwang diz que a maioria dos pacientes com câncer gástrico são tratados com quimioterapia, e às vezes com imunoterapia, como parte do plano de tratamento. No entanto, nem todos os pacientes se beneficiam dessas terapias.

“Nós procuramos usar o sequenciamento de genoma para construir um modelo que preveja a probabilidade de um paciente obter benefícios da quimioterapia ou da imunoterapia”, diz o Dr. Hwang.

Para construir o modelo, o Dr. Hwang e sua equipe desenvolveram e implementaram um algoritmo de aprendizagem de máquina que integrou os dados genéticos de mais de 5 mil pacientes. Em seguida, a equipe desenvolveu uma assinatura molecular que consiste em 32 genes que podem ser usados para orientar as decisões de cuidados aos pacientes.

“Estamos felizes que a nossa assinatura de 32 genes ofereceu não só a informação prognóstica, mas também a previsão de benefícios ao paciente da quimioterapia e da imunoterapia”, diz o Dr. Hwang. “Fomos surpreendidos especialmente porque a assinatura de 32 genes que identificamos foi capaz de prever a resposta de uma paciente à imunoterapia, pois identificar biomarcadores confiáveis para resposta de imunoterapia em pacientes com câncer gástrico tem sido um desafio na área.”

O Dr. Hwang diz que a assinatura molecular de 32 genes ainda precisa de validação prospectiva, mas ele acredita que ela será capaz de identificar pacientes com probabilidade de responder à quimioterapia e imunoterapia.

“Da mesma forma, nós também poderíamos identificar pacientes que provavelmente não se beneficiariam da quimioterapia e da imunoterapia, poupando-os de possíveis efeitos adversos dessas terapias”, diz o Dr. Hwang.

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