Previsão de desfechos oncológicos: Modelo de IA analisa fatores epigenéticos

Pesquisadores da UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever resultados de pacientes com câncer, baseando-se em fatores epigenéticos associados a tumores. Este modelo inovador demonstra eficácia na previsão de desfechos em diferentes tipos de câncer, superando medidas tradicionais como grau e estágio do câncer.

O estudo, publicado em Communications Biology em 16 de novembro de 2023, analisou padrões de expressão gênica de epifactores — fatores epigenéticos que influenciam a ativação ou desativação de genes. Os pesquisadores conseguiram agrupar tumores em categorias distintas, permitindo prever resultados de pacientes com maior precisão.  Este avanço abre caminhos para terapias anticancerígenas direcionadas, concentrando-se na regulação de fatores epigenéticos, tais como as acetiltransferases de histonas e os remodeladores de cromatina Switch/Sucrose Non-Fermentable (SWI/SNF).

Os autores destacam a importância dos processos epigenéticos, incluindo mudanças na metilação do DNA, modificações de proteínas histonas, acessibilidade da cromatina e arquitetura cromatínica superior. Estes processos são mediados por fatores epigenéticos, que adicionam, removem e leem modificações no DNA e nas histonas, além de remodelar a cromatina.

Ao analisar padrões epigenéticos e desfechos clínicos, os pesquisadores utilizaram o The Cancer Genome Atlas (TCGA) para classificar tumores de 24 tipos diferentes de câncer em clusters distintos. Eles descobriram que, em 10 dos tipos de câncer analisados, os clusters estavam associados a diferenças significativas nos resultados dos pacientes, incluindo sobrevida livre de progressão, sobrevida específica da doença e sobrevida global.

A figura a seguir, mostra como os níveis de expressão dos epifactores formam dois agrupamentos distintos para os 24 tipos de câncer presentes no The Cancer Genome Atlas (TCGA):

Cheng, M.W., Mitra, M. & Coller, H.A.

O modelo de IA desenvolvido usou níveis de expressão gênica de fatores epigenéticos para prever resultados de pacientes. Este modelo foi particularmente eficaz para cinco tipos de câncer, diferenciando com sucesso pacientes com chances maiores de melhores desfechos ou de desfechos mais pobres.

Os cientistas também identificaram genes epigenéticos que podem representar alvos potenciais para terapias anticancerígenas. Entre eles, as histonas acetiltransferases se destacaram, associadas a melhores desfechos dos pacientes. Além disso, a família de remodeladores de cromatina SWI/SNF foi identificada como importante em diversos tipos de câncer adulto, sugerindo estas duas famílias de proteínas como possíveis alvos para terapias baseadas em epigenética.

O estudo apresentou suas limitações, mas ficou evidente que as análises contribuiram para a compreensão das diferenças clínicas entre os tipos de câncer, com base em suas origens teciduais e localizações espaciais no corpo, assim como os fatores epigenéticos que influenciam os desfechos dos pacientes.

Para ilustrar as diferenças clínicas entre os tipos de câncer e o impacto dos fatores epigenéticos nos desfechos dos pacientes, a figura a seguir compara tumores pediátricos e adultos, revelando características epigenéticas comuns e distintas entre eles, oferecendo uma visão mais aprofundada sobre as diferenças e semelhanças nos padrões epigenéticos entre esses dois grupos etários:

Fonte:  Cheng, M.W., Mitra, M. & Coller, H.A., 2023.

Este, é um marco significativo na compreensão do câncer e na identificação de novas abordagens terapêuticas, destacando o papel vital da epigenética na progressão do câncer e nos desfechos dos pacientes.

As imagens apresentadas neste conteúdo foram extraídas da pesquisa original. Para uma consulta detalhada ao estudo completo, disponibilizamos aqui o link de acesso.

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Referência: 

• GEN - Genetic Engineering & Biotechnology News. (2023). AI Model Weighs Epigenetic Factors to Predict Cancer Outcomes. Recuperado de https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/ai-model-weighs-epigenetic-factors-to-predict-cancer-outcomes
  

• Cheng, M.W., Mitra, M. & Coller, H.A. Pan-cancer landscape of epigenetic factor expression predicts tumor outcome. Commun Biol 6, 1138 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-05459-w