Novo teste prediz se leucemia responderá ao tratamento

Quando o tratamento não funciona

Cientistas usaram um programa de inteligência artificial para acelerar a descoberta de biomarcadores críticos que podem prever, no momento do diagnóstico, se os pacientes com leucemia mieloide crônica responderão ao tratamento convencional.

Um prognóstico feito nos primeiros estágios da doença permite que esses pacientes sejam direcionados para um transplante de medula óssea, que salva vidas durante os estágios iniciais da doença.

A leucemia mieloide crônica é um tipo de câncer no sangue que se desenvolve quando uma mutação genética resulta na ativação permanente de uma enzima chamada tirosina quinase. A mutação se forma em uma célula-tronco do sangue na medula óssea e faz com que a célula-tronco se transforme em uma célula leucêmica agressiva, que eventualmente substitui a produção de sangue saudável.

Existe um tratamento baseado em medicamento, um inibidor de tirosina quinase (ITQ), que desliga a tirosina quinase que foi ativada como resultado da mutação genética. Infelizmente, nem todos os pacientes respondem da mesma forma a essas drogas. Naqueles pacientes que não respondem ao medicamento a doença progride para um estado agressivo chamado crise blástica, que é resistente a todas as formas de terapia.

Como o único tratamento para a crise blástica é o transplante de medula óssea, que é mais eficaz quando realizado nos estágios iniciais da doença, descobrir se um paciente é resistente à terapia com ITQ mais cedo pode significar a diferença entre a morte precoce ou uma vida com expectativa de vida considerada normal.

"Nosso trabalho indica que será possível detectar pacientes destinados a sofrer uma crise blástica quando eles consultarem seu hematologista pela primeira vez," garante o Dr Ong Tiong, da Universidade Duke (EUA).

O tratamento vai funcionar?

Os pesquisadores começaram gerando um "atlas" de células a partir de amostras de medula óssea retiradas de seis pessoas saudáveis e 23 pacientes com leucemia mieloide crônica antes do tratamento.

O atlas permitiu ver os diferentes tipos de células e suas proporções em cada amostra. O sequenciamento de RNA no nível de uma única célula e os algoritmos de aprendizado de máquina então foram usados para determinar quais genes e quais processos moleculares foram ativados e desativados em cada célula.

Os resultados revelaram oito características estatisticamente significativas em células de medula óssea pré-tratamento que foram associadas à sensibilidade ao tratamento com inibidores de tirosina quinase ou resistência extrema a ele.

Especificamente, os pacientes mais propensos a responder bem ao tratamento de leucemia apresentam uma tendência mais forte para apresentar glóbulos vermelhos prematuros e um tipo específico de "célula assassina natural", destruidora de tumores. À medida que as proporções dessas células na medula óssea mudaram, a resposta do paciente ao tratamento mudou.

A equipe planeja agora usar esta descoberta para desenvolver um teste preditivo de resistência ao tratamento que os hospitais possam usar rotineiramente com seus pacientes.

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