Pesquisadores do Johns Hopkins Kimmel Cancer Center desenvolveram uma biópsia líquida impulsionada por inteligência artificial (IA) que analisa padrões genômicos de fragmentos de DNA livre de células (cfDNA) circulando no sangue. O teste investiga como esses pedaços de DNA se fragmentam e onde aparecem ao longo do genoma. Com essas informações, o sistema pode identificar sinais precoces de fibrose hepática e cirrose, além de detectar indicadores mais amplos de doenças crônicas.
O estudo, parcialmente financiado pelos Institutos Nacionais de Saúde, foi publicado em 4 de março na Science Translational Medicine. Essa pesquisa marca a primeira vez que a análise de fragmentação de DNA, conhecida como tecnologia de fragmentoma, foi aplicada sistematicamente à detecção de doenças crônicas não relacionadas ao câncer. Anteriormente, essa abordagem havia sido investigada principalmente como um método para identificar câncer.
Padrões de Fragmentos de DNA Revelam Sinais de Doença
Biópsias líquidas que medem cfDNA já mostraram potencial promissor para identificar câncer. No entanto, os cientistas ainda não exploraram amplamente seu potencial para diagnosticar outras doenças. Nesta nova pesquisa, os investigadores realizaram sequenciamento do genoma completo em amostras de cfDNA de 1.576 indivíduos com doenças hepáticas e condições médicas adicionais. Ao examinar fragmentos de DNA em todo o genoma, eles procuraram padrões que pudessem indicar a presença de doenças.
A equipe analisou tanto o tamanho dos fragmentos de DNA quanto sua distribuição pelo genoma, incluindo regiões de DNA repetitivo que raramente foram estudadas. Cada análise incluiu cerca de 40 milhões de fragmentos abrangendo milhares de regiões genômicas, resultando em um enorme conjunto de dados em comparação com a maioria dos testes de biópsia líquida.
Algoritmos de aprendizado de máquina processaram essas informações para identificar padrões de fragmentação associados a doenças. Com base nesses padrões, os pesquisadores criaram um sistema de classificação que detectou precocemente doenças hepáticas, fibrose avançada e cirrose com alta sensibilidade.
“Isso se baseia diretamente no nosso trabalho anterior de fragmentoma em câncer, mas agora utilizando IA e perfis de fragmentação genômica de DNA livre de células para focar em doenças crônicas”, diz Victor Velculescu, M.D., Ph.D., co-diretor do programa de genética e epigenética do câncer no Johns Hopkins Kimmel Cancer Center e coautor sênior do estudo. “Para muitas dessas doenças, a detecção precoce pode fazer uma diferença profunda, e a fibrose hepática e a cirrose são exemplos importantes. A fibrose hepática é reversível em seus estágios iniciais, mas se não for detectada, pode progredir para cirrose e, em última instância, aumentar o risco de câncer hepático.”
Por que a Análise de Fragmentos de DNA É Diferente
Ao contrário de muitos métodos de biópsia líquida que buscam mutações genéticas relacionadas ao câncer, a abordagem de fragmentoma foca em como os fragmentos de DNA são cortados, embalados e distribuídos ao longo do genoma. De acordo com os pesquisadores, essa visão mais ampla torna o método aplicável a condições além do câncer, incluindo doenças que podem eventualmente aumentar o risco de câncer. O estudo também foi co-liderado por Robert Scharpf, Ph.D., professor de oncologia, e Jill Phallen, Ph.D., professora assistente de oncologia.
“O fato de não estarmos buscando mutações individuais é o que torna este estudo tão poderoso”, afirma a autora principal Akshaya Annapragada, um estudante de M.D./Ph.D. no laboratório de Velculescu. “Estamos analisando todo o fragmentoma, que contém uma quantidade enorme de informações sobre o estado fisiológico de uma pessoa. A escala desses dados, juntamente com o aprendizado de máquina, possibilita a criação de classificadores específicos para muitas condições de saúde diferentes.”
Detecção Precoce Pode Beneficiar Milhões em Risco
Velculescu observa que cerca de 100 milhões de pessoas nos Estados Unidos têm condições hepáticas que aumentam o risco de cirrose e câncer hepático. Os testes atuais baseados em sangue para fibrose muitas vezes carecem de sensibilidade, especialmente nas fases iniciais da doença. Marcadores sanguíneos padrão costumam falhar em detectar fibrose precoce e identificam cirrose apenas cerca de metade das vezes. Técnicas de imagem, como ultrassonografia especializada ou exames de ressonância magnética, podem ajudar, mas esses métodos exigem equipamentos que nem sempre estão disponíveis.
“Muitos indivíduos em risco não sabem que possuem doença hepática”, diz Velculescu. “Se pudermos intervir mais cedo – antes que a fibrose progrida para cirrose ou câncer – o impacto pode ser substancial.”
Ele acrescenta que identificar essas condições precursoras precocemente pode permitir que os médicos tratem doenças subjacentes mais cedo e possam, potencialmente, prevenir o desenvolvimento do câncer.
Origens do Estudo e o Índice de Comorbidade do Fragmentoma
A pesquisa surgiu de um estudo de 2023 publicado na Cancer Discovery que teve Velculescu como líder e focou no fragmentoma do câncer de fígado. Durante o estudo de pacientes com tumores hepáticos, os cientistas perceberam que alguns indivíduos com fibrose ou cirrose apresentavam perfis de fragmentação majoritariamente normais, mas continham sinais sutis de DNA ligados à doença. Essa observação levou a equipe a examinar os padrões de fragmentoma associados especificamente à fibrose hepática e à cirrose.
Em outra análise envolvendo 570 pessoas com suspeita de doença grave, os pesquisadores criaram um índice de comorbidade de fragmentação. Essa medida distinguiu indivíduos com altas e baixas pontuações no Índice de Comorbidade de Charlson, uma métrica amplamente utilizada que estima como condições de saúde adicionais afetam o risco de morte de uma pessoa. O índice baseado em fragmentoma previu a sobrevivência geral de forma independente e, em alguns casos, provou ser mais específico do que marcadores inflamatórios tradicionais. Certas assinaturas de fragmentação também pareceram estar associadas a piores desfechos clínicos.
“O fragmentoma pode servir como uma base para criar diferentes classificadores para diferentes doenças e, importantly, esses classificadores são específicos da doença e não reagem entre si”, diz Annapragada. “Um classificador de fibrose hepática é distinto de um classificador de câncer. Este é um teste único e específico para doenças construído a partir da mesma plataforma subjacente.”
Potencial para Detectar Outros Problemas Crônicos
O estudo também incluiu pessoas em risco elevado para uma variedade de condições médicas. Os pesquisadores observaram sinais de fragmentoma associados a distúrbios cardiovasculares, inflamatórios e neurodegenerativos. No entanto, a população estudada não incluiu casos suficientes para construir classificadores de doença separados para cada uma dessas condições. Em vez disso, os achados sugerem que a tecnologia pode eventualmente ter aplicações médicas mais amplas, as quais os pesquisadores pretendem investigar em futuros trabalhos.
O ensaio de fibrose hepática descrito no estudo permanece como um protótipo e ainda não foi introduzido como um teste clínico. Os próximos passos da equipe envolvem refinar e validar o classificador para doenças hepáticas e explorar assinaturas de fragmentoma conectadas a outras doenças crônicas.
Pesquisadores e Financiamento
Juntamente com Velculescu, Annapragada, Scharpf e Phallen, a equipe de pesquisa incluiu Zachariah Foda, Hope Orjuela, Carter Norton, Shashikant Koul, Noushin Niknafs, Sarah Short, Keerti Boyapati, Adrianna Bartolomucci, Dimitrios Mathios, Michael Noe, Chris Cherry, Jacob Carey, Alessandro Leal, Bryan Chesnick, Nic Dracopoli, Jamie Medina, Nicholas Vulpescu, Daniel Bruhm, Sarah Bacus, Vilmos Adleff, Amy Kim, Stephen Baylin, Gregory Kirk, Andrei Sorop, Razvan Iacob, Speranta Iacob, Liana Gheorghe, Simona Dima, Katherine McGlynn, Manuel Ramirez-Zea, Claus Feltoft, Julia Johansen e John Groopman.
O financiamento para a pesquisa veio em parte da Dr. Miriam and Sheldon G. Adelson Medical Research Foundation, do SU2C in-Time Lung Cancer Interception Dream Team Grant, do Stand Up to Cancer-Dutch Cancer Society International Translational Cancer Research Dream Team Grant, da Gray Foundation, da Honorable Tina Brozman Foundation, da Commonwealth Foundation, da Mark Foundation for Cancer Research, da Danaher Foundation e do ARCS Metro Washington Chapter, do Family of Dan Y. Zhang AACR Scholar in Training Award, da Cole Foundation e das subsídios dos Institutos Nacionais de Saúde CA121113, CA006973, CA233259, CA062924, CA271896, T32GM136577, T32GM148383 e DA036297.
