Um grupo de investigadores formulou e validou um método de aprendizagem automática (ML – machine learning) que permite identificar precocemente o cancro através da utilização de amostras de sangue mais pequenas, de acordo com um novo estudo.
Um grande número de provas mostra que o cancro detetado em fases mais avançadas mata as pessoas. Esta nova tecnologia aproxima-nos de um mundo em que as pessoas farão uma análise ao sangue anualmente para detetar o cancro mais cedo, quando este é mais tratável e possivelmente curável.
Afirmou Cristian Tomasetti, autor correspondente do estudo e diretor do Centro de Prevenção e Deteção Precoce do Cancro da City of Hope, num comunicado de imprensa.
Mais, explicou que, quando o cancro da mama é detetado na fase 1, 99% das pessoas sobrevivem nos cinco anos seguintes, mas se for detetado na fase 4, quando já tem metástases, a sobrevivência desce diretamente para 31%.
Os investigadores utilizaram um algoritmo denominado Alu Profile Learning Using Sequencing (A-Plus) em 7657 amostras de 5980 pessoas, incluindo cancros da mama, cólon, reto, esófago, pulmão, fígado, pâncreas, ovário e estômago.
A tecnologia que desenvolveram foi capaz de identificar metade dos cancros em 11 tipos estudados. O teste foi exato, com apenas um falso positivo em cada 100 testes. A maioria das amostras de cancro provinha de pessoas com doença em fase inicial.
Como é que a tecnologia detetou o cancro?
Quando as células morrem, o seu ADN é libertado para a corrente sanguínea. Os sinais de cancro podem ser encontrados neste “ADN livre de células” (cfDNA). Os investigadores concentraram-se nos padrões de fragmentação em regiões repetitivas do cancro e no cfDNA normal, tornando-o mais eficiente do que os métodos tradicionais.
De acordo com Tomasetti, esta abordagem fragmentada requer cerca de oito vezes menos sangue do que a sequenciação do genoma completo.
A nossa técnica é mais prática para aplicações clínicas, uma vez que requer quantidades menores de material genómico de uma amostra de sangue. O sucesso contínuo nesta área e a validação clínica abrem a porta à introdução de testes de rotina para detetar o cancro nas suas fases mais precoces.
Afirmou Kamel Lahouel, coautor do estudo e professor assistente na Divisão de Genómica Integrada do Cancro da TGen.
Tomasetti e a sua equipa estão prontos para iniciar um ensaio clínico com o objetivo de avaliar a eficácia da sua tecnologia na identificação das fases iniciais do cancro, aumentando assim a viabilidade de uma intervenção e tratamento atempados.
A investigação foi realizada em colaboração com a City of Hope, uma das maiores organizações de investigação e tratamento do cancro nos EUA, e o Translational Genomics Research Institute, uma organização de investigação médica que faz parte da City of Hope. O estudo foi publicado na revista Science Translational Medicine.
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