Estima-se que, de todos os casos de cânceres diagnosticados no mundo, cerca de 2% a 5% sejam de origem desconhecida, ou seja, são tumores em fase metastática que não se pode determinar em qual órgão do corpo ocorreu sua primeira manifestação, o tumor primário. Dados da American Cancer Society apontam para até 33 mil novos casos desse tipo, em 2017, nos Estados Unidos. Com o objetivo de mitigar essa estatística, ainda não contabilizada oficialmente no Brasil, é que o Grupo Fleury, que abarca a marca baiana Diagnoson a+, uniu-se ao Hospital de Câncer de Barretos, à Universidade Federal do Maranhão (UFMA) e à startup brasileira ONKOS para a criação de um teste que permite caracterizar com qual tipo o tumor se assemelha.
Uma das principais informações necessárias para a escolha do melhor tratamento para um paciente com câncer é a definição das características do tumor. Por exemplo, um tumor metastático no fígado cujas células tumorais se assemelham ou se originam no pulmão deve ser classificado e tratado como câncer de pulmão e não como câncer de fígado. “Conhecer as características um tumor metastático é fundamental para a definição de tratamento e da conduta clínica”, explica Jeane Tsutsui, diretora executiva de Negócios do Grupo Fleury.
Por meio de um algoritmo que utiliza Inteligência Artificial, o TOT é capaz de caracterizar e classificar casos de tumores metastáticos considerados até então desconhecidos. Com técnicas avançadas de Bioinformática e Aprendizado de Máquina, o teste analisa a expressão de 95 genes a partir de amostra de metástase do paciente e cruza com um banco de dados de aproximadamente 4.500 padrões genéticos já mapeados e divididos em 25 tipos de cânceres. Com base no cruzamento dessas informações é que o algoritmo realiza a classificação molecular, sugerindo como qual tumor existe maior semelhança.
De acordo com o biólogo molecular e fundador da Onkos, Marcos Tadeu dos Santos, o TOT é indicado não apenas para pacientes com tumores metastáticos de origem primária desconhecida como também para casos em que o médico precisa confirmar hipóteses já levantadas sobre as características de um tumor, servindo como uma segunda opinião.
O trabalho que culminou no TOT teve duas fases básicas: a de desenvolvimento do algoritmo classificador, feito a partir da análise de dados de expressão gênica de 4.429 amostras e a montagem de um banco de dados referência e a de validação do algoritmo de classificação molecular. Para a fase de validação, foram utilizadas amostras de 105 pacientes metastáticos do Hospital de Câncer de Barretos cuja origem primária do tumor pode ser determinada, de forma a servir como base de comparação dos resultados processados pelo algoritmo do TOT. Ao final dos testes realizados, o TOT foi capaz de classificar de forma correta em 84% dos casos.
“Melhorar a caracterização de um câncer metastático desconhecido pode ser a esperança de um melhor resultado terapêutico e, na maioria das vezes, traz entendimento e conforto para o paciente e sua família que até então desconheciam de onde surgiu a doença”, ressalta Flavio Mavignier Cárcano, oncologista clínico do Hospital de Câncer de Barretos. “Este exame auxilia o médico a fazer escolhas sobre o tratamento mais adequado e potencialmente mais eficaz para cada paciente”, completa.
O trabalho científico teve a patente depositada em 2014 no Brasil, EUA, Europa e Canadá e foi aceito para publicação no periódico cientifico britânico Journal of Clinical Pathology.
