A jornada começou com o T3p, uma pequena molécula de RNA detectada em câncer de mama, mas ausente em tecidos normais. Quando foi descrito pela primeira vez em 2018, ressaltou-se como algo atípico. Essa descoberta inicial deu início a um esforço de seis anos para identificar sistematicamente RNAs não codificantes órfãos (oncRNAs) em diferentes tipos de câncer, determinar quais deles realmente contribuem para a doença e testar se poderiam ajudar a monitorar pacientes por meio de exames de sangue simples.
Em nosso estudo recém-publicado, descrevemos como esse trabalho evoluiu desde a análise de grandes conjuntos de dados genômicos de câncer até o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, a realização de experimentos funcionais em larga escala em camundongos e, por fim, a confirmação da relevância clínica desses RNAs em quase 200 pacientes com câncer de mama utilizando amostras de sangue.
OncRNAs Específicos de Câncer São Amplamente Distribuídos
Uma das primeiras descobertas significativas foi que esse fenômeno não se limitava ao câncer de mama. Ao examinar dados de sequenciamento de pequenos RNAs do The Cancer Genome Atlas em 32 tipos diferentes de câncer, identificamos aproximadamente 260.000 pequenos RNAs específicos de câncer. Chamamos essas moléculas de oncRNAs, e elas estavam presentes em todos os tipos de câncer analisados.
A distribuição não era aleatória. Cada tipo de câncer apresentava um padrão único de expressão de oncRNAs. Os cânceres de pulmão, por exemplo, mostraram um conjunto diferente de oncRNAs em comparação com os cânceres de mama. Utilizando esses padrões, os modelos de aprendizado de máquina foram capazes de classificar os tipos de câncer com uma precisão de 90,9%. Quando testados em um grupo separado de 938 tumores, a precisão da classificação permaneceu alta em 82,1%.
Diferenças também surgiram dentro dos cânceres individuais. Tumores de mama basocelulares apresentaram padrões de oncRNAs distintos dos tumores luminais, sugerindo subtipos adicionais que podem ainda não estar totalmente definidos. Essas descobertas indicam que os oncRNAs refletem aspectos fundamentais do estado celular do câncer. Os padrões de presença e ausência de oncRNAs funcionam como “códigos de barras moleculares digitais” que capturam a identidade do câncer em múltiplos níveis, incluindo tipo de tumor, subtipo e estado celular.
Alguns OncRNAs Impulsionam Ativamente o Crescimento Tumoral
Embora os oncRNAs sirvam como biomarcadores poderosos, também desejávamos entender se alguns deles influenciam diretamente a progressão do câncer. Especificamente, perguntamos se as células cancerígenas poderiam usar essas novas moléculas de RNA para ativar vias oncogênicas.
Para testar isso, criamos bibliotecas de triagem contendo cerca de 400 oncRNAs oriundos de tumores de mama, cólon, pulmão e próstata. Esses RNAs foram introduzidos em células cancerígenas utilizando vetores lentivirais. Em metade dos casos, aumentamos a expressão dos oncRNAs. Na outra metade, reduzimos a expressão usando construtos de “Tough Decoy”. As células modificadas foram então implantadas em camundongos para determinar quais oncRNAs aumentaram o crescimento tumoral.
Aproximadamente 5% dos oncRNAs produziram efeitos biológicos claros em modelos de xenotransplante. Dois oncRNAs do câncer de mama foram examinados mais de perto. Um deles desencadeou transição epitelial-mesenquimal, um passo essencial na progressão e metástase do câncer. O outro ativou genes alvo do E2F, promovendo a proliferação celular. Ambos aceleraram significativamente o crescimento tumoral e aumentaram a colonização metastática em modelos independentes de linhagem celular.
Ao analisarmos os dados de tumores dos pacientes, descobrimos que os tumores que expressavam esses mesmos oncRNAs apresentavam alterações similares nas vias. A observação de padrões biológicos consistentes em amostras do TCGA e em modelos experimentais fortaleceu nossa confiança nas descobertas.
Células Cancerígenas Liberam OncRNAs na Corrente Sanguínea
Talvez a descoberta clinicamente mais importante tenha sido que as células cancerígenas liberam ativamente muitos desses oncRNAs na corrente sanguínea. O rastreamento desses RNAs circulantes fornece uma visão de como os pacientes estão respondendo 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 inscritos no ensaio de quimioterapia neoadjuvante I-SPY 2. Amostras de sangue foram coletadas antes e depois do tratamento, e calculamos a mudança na carga total de oncRNA (ΔoncRNA abaixo).
Essa única medição mostrou-se altamente informativa. Pacientes com altos níveis de oncRNA residual após a quimioterapia apresentaram uma sobrevida global quase quatro vezes pior. Essa associação permaneceu significativa mesmo após considerar indicadores clínicos padrão, como resposta patológica completa e carga residual de câncer.
Esse foi nosso objetivo mais ambicioso. Embora soubéssemos que os oncRNAs poderiam ser detectados no sangue, não estava claro se eles forneceriam informações significativas em amostras reais de pacientes. Detectar um sinal tão forte a partir de apenas 1 mililitro de soro foi inesperado.
Uma Nova Abordagem para Monitorar a Doença Residual Mínima
Essas descobertas abordam um desafio clínico significativo. Monitorar a doença residual mínima no câncer de mama usando marcadores como DNA livre de células é difícil, pois os tumores frequentemente liberam muito pouco DNA na corrente sanguínea, especialmente em estágios iniciais. O monitoramento baseado em RNA pode oferecer uma vantagem, pois as células cancerígenas secretam RNA ativamente, em vez de liberar passivamente DNA.
O Que Vem a Seguir para a Pesquisa em OncRNA
Importantes perguntas biológicas e clínicas permanecem. Como os oncRNAs funcionais exercem seus efeitos? Eles interagem com proteínas ou com outros RNAs? O rastreamento de mudanças nos oncRNAs em tempo real pode orientar decisões de tratamento? Eles podem ajudar a detectar recidivas mais cedo ou melhorar a estratificação dos pacientes? Responder a essas perguntas exigirá mais pesquisas extensivas e ensaios clínicos prospectivos maiores.
Ao mesmo tempo, a tradução já está em andamento. A descoberta de que os oncRNAs geram sinais específicos de câncer no sangue está avançando para aplicação clínica. Estamos colaborando com a empresa de biotecnologia Exai Bio (Hani é cofundador) para desenvolver diagnósticos baseados em oncRNAs. A empresa tem construído modelos de inteligência artificial e reunido conjuntos de dados diversificados para melhorar a detecção e classificação do câncer.
A pesquisa translacional depende de muitos colaboradores. Ao analisar dezenas de milhares de amostras computacionalmente, é fácil esquecer que cada uma representa uma pessoa que se voluntariou para a pesquisa, doou sangue e esperava que sua participação ajudasse os outros. Honrar essas contribuições através de uma ciência cuidadosa e rigorosa motiva toda a nossa equipe.
Acreditamos que os oncRNAs representam uma nova classe de moléculas emergentes do câncer que funcionam tanto como impulsionadores da doença quanto como biomarcadores. Ao tornar esse recurso amplamente disponível, esperamos acelerar o progresso e abrir novas avenidas de pesquisa na biologia do câncer.
