A jornada começou com o T3p, uma pequena molécula de RNA encontrada no câncer de mama, mas não no tecido normal. Quando foi descrito pela primeira vez em 2018, parecia incomum. Esta descoberta inicial lançou um esforço de seis anos para identificar sistematicamente RNAs não codificantes órfãos semelhantes (oncRNAs) nos principais tipos de câncer, determinar quais contribuem ativamente para a doença e testar se podem ajudar a monitorar pacientes usando simples exames de sangue.
Em nosso estudo recém-publicado, descrevemos como esse trabalho progrediu desde a análise de grandes conjuntos de genomas de câncer até o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, realizando experimentos funcionais em larga escala em camundongos e, finalmente, confirmando a relevância clínica desses RNAs em quase 200 pacientes com câncer de mama usando amostras de sangue.
OncRNAs específicos do câncer são difundidos
Uma das primeiras grandes descobertas foi que esse fenômeno não se limita ao câncer de mama. Ao examinar pequenos dados de sequenciamento de RNA do Atlas do Genoma do Câncer em 32 tipos diferentes de câncer, identificamos aproximadamente 260.000 pequenos RNAs específicos do câncer. Chamamos essas moléculas de oncRNAs, e elas estavam presentes em todos os tipos de câncer analisados.
Sua distribuição não foi aleatória. Cada tipo de câncer exibiu seu próprio padrão distinto de expressão de oncRNA. O câncer de pulmão, por exemplo, mostrou um conjunto diferente de oncRNAs em comparação ao câncer de mama. Usando esses padrões, os modelos de aprendizado de máquina foram capazes de classificar os tipos de câncer com 90,9% de precisão. Quando testada num grupo separado de 938 tumores, a precisão da classificação permaneceu elevada em 82,1%.
Diferenças também surgiram dentro de cânceres individuais. Os tumores basais da mama apresentaram padrões de oncRNA distintos dos tumores luminais, sugerindo subtipos adicionais que ainda podem não estar totalmente definidos. Estes resultados indicam que os oncRNAs refletem aspectos fundamentais do estado das células cancerígenas. Padrões de presença e ausência de oncRNAs funcionam como “códigos de barras moleculares digitais” que capturam a identidade do câncer em vários níveis, incluindo tipo de tumor, subtipo e estado celular.
Alguns OncRNAs promovem ativamente o crescimento tumoral
Embora os oncRNAs sirvam como biomarcadores poderosos, também queríamos entender se alguns deles afetam diretamente a progressão do câncer. Especificamente, perguntamos se as células cancerígenas poderiam usar essas moléculas de RNA emergentes para ativar vias oncogênicas.
Para testar isso, geramos bibliotecas de triagem contendo cerca de 400 oncRNAs de tumores de mama, cólon, pulmão e próstata. Esses RNAs foram introduzidos em células cancerígenas usando vetores lentivirais. Em metade dos casos, aumentamos a expressão do oncRNA. No segundo tempo, reduzimos a expressão usando designs “Tough Decoy”. As células modificadas foram então implantadas em camundongos para determinar quais oncRNAs aumentaram o crescimento do tumor.
Aproximadamente 5% dos oncRNAs produziram efeitos biológicos claros em modelos de xenoenxerto de camundongos. Dois oncRNAs de câncer de mama foram examinados mais de perto. Um iniciou a transição epitelial-mesenquimal, um passo essencial na progressão do câncer e na metástase. Outros genes alvo E2F ativados promovem a proliferação celular. Ambos aceleraram significativamente o crescimento do tumor e aumentaram a colonização metastática em modelos de linhas celulares independentes.
Quando examinamos dados de tumores de pacientes, descobrimos que os tumores que expressam esses mesmos oncRNAs apresentavam alterações semelhantes nas vias. A observação de padrões biológicos consistentes em amostras de TCGA e modelos experimentais fortaleceu nossa confiança nas descobertas.
Células cancerosas liberam oncRNA no sangue
Talvez a descoberta clinicamente mais relevante tenha sido que as células cancerosas secretam ativamente muitos desses oncRNAs no sangue. O rastreamento desses RNAs circulantes fornece informações sobre como os pacientes respondem ao tratamento.
Analisamos RNA livre de células de 25 linhas celulares de câncer em 9 tipos de tecidos e descobrimos que cerca de 30% dos oncRNAs são secretados ativamente. Para confirmar sua relevância clínica, estudamos amostras de soro de 192 pacientes com câncer de mama participantes do ensaio de quimioterapia não adjuvante I-SPY 2. Amostras de sangue foram coletadas antes e depois do tratamento, e calculamos a alteração na carga total de oncRNA (ΔoncRNA abaixo).
Esta única medição provou ser muito informativa. Pacientes com altos níveis de oncRNAs residuais após quimioterapia tiveram sobrevida global quase 4 vezes pior. Esta associação permaneceu significativa mesmo depois de contabilizadas medidas clínicas padrão, como resposta patológica completa e carga residual de câncer.
Este foi o nosso objetivo mais ambicioso. Embora soubéssemos que os oncRNAs poderiam ser detectados no sangue, não era certo se eles forneceriam informações significativas em amostras reais de pacientes. Encontrar um sinal tão forte em apenas 1 mililitro de soro foi inesperado.
Uma nova abordagem para o monitoramento mínimo de doenças residuais
Essas descobertas abordam um problema clínico significativo. A monitorização da doença residual mínima no cancro da mama utilizando marcadores como o ADN livre de células é difícil porque os tumores libertam frequentemente muito pouco ADN no sangue, especialmente nas fases iniciais. O monitoramento baseado em RNA pode oferecer uma vantagem porque as células cancerígenas secretam ativamente RNA, em vez de secretarem DNA passivamente.
O que vem por aí para a pesquisa OncRNA
Permanecem importantes questões biológicas e clínicas. Como os oncRNAs funcionais exercem seus efeitos? Eles interagem com proteínas ou com outros RNAs? O rastreamento em tempo real das alterações do oncRNA pode orientar as decisões de tratamento? Eles podem ajudar a detectar recorrências mais cedo ou melhorar a estratificação dos pacientes? As respostas a estas perguntas exigirão pesquisas mais extensas e ensaios clínicos prospectivos maiores.
Ao mesmo tempo, a tradução já está em andamento. A descoberta de que os oncRNAs geram sinais específicos do câncer no sangue está se aproximando da aplicação clínica. Estamos colaborando com a empresa de biotecnologia Exai Bio (Honey é cofundadora) para desenvolver diagnósticos baseados em oncRNA. A empresa constrói modelos de inteligência artificial e coleta vários conjuntos de dados para melhorar a detecção e classificação do câncer.
A pesquisa de tradução depende de muitos participantes. Ao analisar computacionalmente dezenas de milhares de amostras, é fácil esquecer que cada uma representa uma pessoa que participou voluntariamente de um estudo, doou sangue e esperava que sua participação ajudasse outras pessoas. Honrar esta contribuição através de uma ciência cuidadosa e rigorosa motiva toda a nossa equipe.
Acreditamos que os oncRNAs representam uma classe recentemente reconhecida de moléculas emergentes no câncer que funcionam tanto como condutores de doenças quanto como biomarcadores. Ao disponibilizar este recurso abertamente, esperamos acelerar o progresso e abrir novos caminhos de investigação na biologia do cancro.
