O nexo entre a microbiota e o metabolismo no cancro do cólon
A investigação de ponta sobre o adenocarcinoma do cólon revelou a forma como o metabolismo dos ácidos gordos, a microbiota intratumoral e o microambiente tumoral determinam a evolução dos doentes, abrindo caminho a inovações no diagnóstico orientado por IA no tratamento do cancro.
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Sobre este artigo
Autor
A dinâmica intratumoral no cancro do cólon é complexa, com a microbiota, o (sidenote: Metabolismo de ácidos gordos (FAM) O processo celular envolvido na decomposição e síntese de gorduras, que influencia o crescimento e a progressão do tumor. ) , e o (sidenote: Microambiente tumoral O ambiente envolvente de um tumor, incluindo as células imunitárias, os vasos sanguíneos e as moléculas de sinalização que têm impacto no desenvolvimento do cancro. ) a desempenharem todos um importante papel. Um estudo recente 1 investigou esta “trindade não resolvida” no (sidenote: Adenocarcinoma do cólon (COAD) Um tipo de cancro do cólon que tem origem nas células glandulares do cólon. ) . Aproveitando uma coorte substancial de dados de pacientes do Atlas do Genoma do Cancro (TCGA) e empregando técnicas sofisticadas de bioinformática e de análise de imagens patológicas, os investigadores procuraram descobrir novas vias de diagnóstico e terapêuticas para este cancro agressivo.
Ligações entre a microbiota e o metabolismo
A equipa de investigação iniciou o estudo analisando dados abrangentes de 420 pacientes diagnosticados com COAD. Uma etapa metodológica fundamental consistiu em classificar estes doentes em dois subgrupos distintos:
- os que apresentavam um metabolismo dos ácidos gordos elevado (FAM_high).
- e os que apresentavam um metabolismo dos ácidos gordos baixo (FAM_low).
Esta estratificação baseou-se na contagem da (sidenote: Análise da variação do conjunto de genes (GSVA) Um método informático utilizado para avaliar a atividade de vias genéticas específicas em amostras de doentes, o que ajuda na subtipagem diagnóstica. ) calculada para os genes da via FAM.
De forma surpreendente, apesar da diversidade alfa microbiana global (uma leitura da diversidade no seio da amostra) parecer semelhante entre os dois grupos, uma análise mais aprofundada da diversidade beta microbiana (indicador da diversidade entre amostras) revelou composições bacterianas notoriamente distintas, fortemente associadas a estes perfis metabólicos subjacentes.
Constatou-se que determinados tipos de bactérias associadas ao intestino contribuem para a modulação do ambiente tumoral. Concretamente, o estudo identificou um painel de géneros bacterianos específicos, incluindo Desulfovibrio, Desulfococcus, Streptococcus e Mycobacterium, que apresentavam um enriquecimento significativo no grupo de doentes FAM_high, demonstrando uma ligação clara entre a (sidenote: Microbiota Intratumoral A comunidade de microrganismos presentes dentro do tumor, a qual pode afetar o seu comportamento e o prognóstico do paciente. ) e o metabolismo do hospedeiro. Esta estratificação metabólica também apresentou significado prognóstico.
Os investigadores assinalaram que os doentes cujos tumores apresentavam uma assinatura FAM reduzida (grupo FAM_low) tinham uma sobrevivência global (OS) significativamente melhor do que os seus homólogos FAM_high. A identificação de quatro genes específicos (ADIPOR2, HAO2, ALAD e HPGD) cujos níveis de expressão apresentaram uma correlação significativa com a sobrevivência dos doentes, veio confirmar o papel prognóstico crítico dos FAM no COAD.
Assinaturas metabólicas como ferramentas de previsão
Para além do diagnóstico e do prognóstico, a análise exaustiva da sensibilidade aos fármacos do estudo revelou diferenças substanciais e potencialmente passíveis de ação clínica na forma como os dois subtipos definidos pelos FAM reagem a um vasto espetro de agentes terapêuticos.
Ao calcularem os valores CI50 (a concentração de um fármaco necessária para inibir 50% das células) para um extenso painel de 195 fármacos candidatos, os investigadores verificaram que os grupos FAM_high e FAM_low apresentavam sensibilidades significativamente diferentes para um número impressionante de 120 destes compostos. Por exemplo, o grupo FAM elevado revelou uma menor sensibilidade a medicamentos como o JQ1, o que sugere que estes agentes podem ser menos eficazes neste contexto metabólico. Estes factos poderão permitir estratégias mais personalizadas de tratamento do cancro.
Informações de imagiologia para o diagnóstico
Porventura de forma mais notável, a investigação descobriu que as imagens histopatológicas convencionais podem refletir os subtipos de FAM subjacentes. Há uma correlação entre as caraterísticas distintas das texturas e as pontuações FAM e as assinaturas microbianas, diferindo significativamente entre os grupos com FAM elevado e reduzido. Modelos de IA poderão em breve analisar a histologia para detetar assinaturas bacterianas e o estado do metabolismo do tumor em tempo real. Este facto aponta para a possibilidade de se desenvolverem ferramentas com base em IA para se prever subtipos metabólicos a partir da patologia de rotina, proporcionando uma abordagem de diagnóstico acessível e com uma boa relação custo-eficácia.
Esta investigação faculta informações importantes sobre a intrincada relação entre os ambientes intestinal e tumoral na progressão do COAD. O potencial de uma subtipagem metabólica não invasiva através da análise imagiológica assistida por IA é particularmente promissor para uma transposição clínica generalizada. Uma compreensão mais aprofundada de como as bactérias derivadas do intestino interagem com as células tumorais será fundamental para futuros avanços terapêuticos.
