Cercetătorii de la Vanderbilt realizează un atlas extins al transcriptomic al cancerului mamar
O nouă hartă moleculară a cancerului mamar a identificat forme noi ale bolii și oferă o bază pentru selectarea tratamentelor personalizate, ghidate de caracteristicile moleculare ale tumorii, mai degrabă decât doar de patologia standard.
Într-un studiu publicat pe 3 noiembrie în Cell Reports Medicine, cercetătorii de la Vanderbilt-Ingram Cancer Center au generat una dintre cele mai mari hărți transcriptomice ale cancerului mamar vreodată realizate, integrând date din peste 7.600 de tumori din 22 de studii independente. „Transcriptomul” reprezintă setul complet de molecule de ARN produse de o tumoră; acesta dezvăluie detalii biologice despre exprimarea genelor și alte caracteristici moleculare.
Atlasul cancerului mamar oferă o viziune fără precedent asupra diversității moleculare a bolii și dezvăluie populații distincte de tumori asociate cu diferite rezultate clinice, caracteristici biologice și vulnerabilități terapeutice. Prin analiza a mii de tumori împreună, am descoperit forme de cancer mamar care au fost ascunse anterior și care diferă în ceea ce privește prognosticul, biologia și sensibilitatea la tratament.
Cancerul mamar este tradițional clasificat și tratat pe baza prezenței – sau absenței – receptorilor hormonali (estrogen, progesteron) și HER2. Profilarea transcriptomică a definit ulterior unele subtipuri moleculare, dar răspunsurile clinice pentru același subtip sunt variate, iar alte subtipuri menționate de patologii rămân nedefinite.
Acest demers se bazează pe studii anterioare realizate de Lehmann și Jennifer Pietenpol, care au contribuit la definirea subtipurilor moleculare ale cancerului mamar triplu negativ. Cercetările lor au demonstrat că diferitele subtipuri de cancer mamar triplu negativ prezintă sensibilități distincte la agenții terapeutici și aceste informații au ghidat studiile clinice pentru tratamentele țintite ale cancerului triplu negativ.
În noul studiu, cercetătorii au extins abordarea lor pentru a include date transcriptomice din toate tipurile de cancer mamar. O provocare de lungă durată în genomica cancerului a fost dificultatea de a compara seturi de date generate în studii diferite, pe platforme de secvențiere diferite și prin metode analitice variate. Pentru a depăși aceste obstacole, cercetătorii au adaptat abordări computaționale dezvoltate inițial pentru genomica celulelor unice, permițând integrarea a mii de transcriptome de cancer mamar într-un cadru analitic unificat.
Atlasul rezultat grupează cancerele mamare în clustere interconectate care împărtășesc caracteristici moleculare comune, răspunsuri la tratament și rezultate clinice. Atunci când este vizualizat ca o hartă, atlasul seamănă cu un arhipelag, cu populații tumorale biologic înrudite ocupând „insule” distincte într-un peisaj molecular mai larg. Cercetătorii își imaginează că tumora unui pacient ar putea fi eventual poziționată pe această hartă pentru a identifica cele mai adecvate terapii și a îmbunătăți selecția tratamentului pentru studiile clinice.
Printre concluziile importante ale studiului se numără:
- Atlasul dezvăluie o diversitate biologică substanțială în cadrul categoriilor tradiționale de cancer mamar, demonstrând că clasificațiile actuale nu surprind pe deplin diferențele relevante clinic între tumori.
- Cancerele mamare cu receptor estrogen-scăzut se comportă mai mult ca boli ER-negative (nu ER-pozitive, așa cum sunt tratate în mod tradițional) și pot necesita considerații de tratament diferite.
- Atlasul identifică subgrupuri de tumori HER2-pozitive care depind cel mai mult de semnalizarea HER2 și ar putea beneficia de tipuri specifice de inhibitori ai kinazelor HER2.
- Studiul descoperă o formă neuroendocrină ascunsă de cancer mamar asociată cu rezultate mai slabe în urma terapiei chimiendocrine standard și indică FGFR1 ca o potențială țintă terapeutică.
- Atlasul definește un subtip biologic distinct de cancer mamar triplu negativ agresiv, bazal-luminal progenitor, cu vulnerabilități potențiale la terapiile țintite RTK/MAPK și anti-angiogenice.
„Unele dintre cele mai importante descoperiri au venit din tumori care se ascundeau la vedere”, a spus Lehmann. „Am identificat populații de pacienți cu rezultate slabe care nu sunt recunoscute în mod obișnuit în sistemele de clasificare actuale și am descoperit oportunități terapeutice potențiale care ar putea ajuta la abordarea nevoilor clinice neîndeplinite.”
În plus față de dezvoltarea atlasului, cercetătorii au creat un instrument care poate atribui tumorile subtipurilor utilizând date standard de secvențiere RNA în masă pentru a ghida studiile de cercetare viitoare și studiile clinice.
„Următorul pas critic este testarea prospectivă pentru a determina dacă deciziile de tratament ghidate de aceste subtipuri transcripționale îmbunătățesc rezultatele pacienților”, a spus Lehmann. „Scopul nostru este de a potrivi pacienții cu terapiile pe baza biologiei tumorilor lor. Acest atlas oferă atât o hartă, cât și un cadru practic pentru a atinge această viziune.”
Pe lângă cancerul mamar, cercetătorii au menționat că abordarea computațională poate fi aplicată pentru a integra date transcriptomice, proteomice și alte seturi de date moleculare la scară largă în diverse boli.
