Um atalho para prevenir o câncer

Células assassinas naturais que destroem a ilustração de células cancerígenas

Para entender melhor e talvez prevenir cânceres causados ​​por múltiplas mutações genéticas, pesquisadores da Rice University estão construindo uma estrutura teórica.

Uma nova teoria sugere que as mutações têm poucas maneiras diretas de se estabelecer nas células e causar tumores

Para muitos pesquisadores, o caminho para a prevenção do câncer é longo e difícil, mas um estudo recente de cientistas da Rice University sugere que pode haver atalhos.

Uma estrutura teórica está sendo desenvolvida pelo cientista da Rice Anatoly Kolomeisky, pelo pesquisador de pós-doutorado Hamid Teimouri e pelo assistente de pesquisa Cade Spaulding que explicará como os cânceres causados ​​por várias mutações genéticas podem ser mais facilmente reconhecidos e talvez prevenidos.

Cade Spaulding, Anatoly Kolomeisky e Hamid Teimouri

Um novo artigo de um laboratório da Rice University mostra como aumentar as chances de identificar mutações causadoras de câncer antes que os tumores se instalem. Os autores são, a partir da esquerda, Cade Spaulding, Anatoly Kolomeisky e Hamid Teimouri. Crédito: Universidade Rice

Ele faz isso detectando e ignorando as vias de transição que não contribuem significativamente para a fixação de mutações em uma célula que mais tarde se torna um tumor.

O estudo, que foi publicado em 13 de maio de 2022 no Revista Biofísica, detalha sua análise das paisagens de energia efetiva das vias de transformação celular conectadas a vários tipos de câncer. A capacidade de restringir o número de caminhos para aqueles com maior probabilidade de iniciar o câncer pode ajudar no desenvolvimento de estratégias para interromper o processo antes que ele comece.

“Em certo sentido, o câncer é uma história de azar”, disse Kolomeisky, professor de química e de engenharia química e biomolecular. “Achamos que podemos diminuir a probabilidade desse azar procurando coleções de mutações de baixa probabilidade que normalmente levam ao câncer. Dependendo do tipo de câncer, isso pode variar entre duas mutações e 10.”

Calcular as energias efetivas que governam as interações em sistemas biomoleculares pode ajudar a antecipar como eles se comportarão. A teoria é amplamente usada para antecipar como uma proteína se dobrará com base na sequência de seus átomos constituintes e como eles interagem.

A equipe de Rice está aplicando a mesma ideia às vias de iniciação do câncer que funcionam nas células, mas às vezes incluem mutações que não são detectadas pelas proteções do corpo. Quando duas ou mais dessas mutações são fixadas em uma célula, elas continuam quando as células se dividem e os tumores se desenvolvem.

Algoritmo da Universidade Rice

Um algoritmo desenvolvido na Rice University identifica e ignora vias de transição que não contribuem muito para a fixação de mutações em uma célula que passa a estabelecer um tumor. Crédito: Hamid Teimouri/Rice University

Pelos seus cálculos, as probabilidades favorecem os caminhos mais dominantes, aqueles que levam as mutações adiante enquanto gastam a menor quantidade de energia, disse Kolomeisky.

“Em vez de analisar todas as reações químicas possíveis, identificamos as poucas que podemos precisar analisar”, explicou ele. “Parece-nos que a maioria dos tecidos envolvidos no início do câncer está tentando ser o mais homogêneo possível. A regra é que um caminho que diminui a heterogeneidade sempre será o mais rápido no caminho para a formação do tumor”.

O grande número de caminhos possíveis parece fazer com que reduzi-los um problema intratável. “Mas descobriu-se que usar nossa intuição química e construir uma paisagem de energia livre eficaz nos ajudou a calcular onde, no processo, uma mutação provavelmente se fixará em uma célula”, disse Kolomeisky.

A equipe simplificou os cálculos concentrando-se inicialmente em vias envolvendo apenas duas mutações que, quando corrigidas, iniciam um tumor. Kolomeisky disse que mecanismos envolvendo mais mutações complicarão os cálculos, mas o procedimento continua o mesmo.

Grande parte do crédito vai para Spaulding, que sob a direção de Teimouri criou os algoritmos que simplificam bastante os cálculos. O assistente de pesquisa visitante tinha 12 anos quando conheceu Kolomeisky para pedir orientação. Tendo se formado em uma escola secundária de Houston dois anos antes, ele ingressou no laboratório Rice no ano passado aos 16 anos e frequentará a Trinity University em San Antonio neste outono.

“Cade tem excelente habilidade em programação de computadores e na implementação de algoritmos sofisticados, apesar de sua idade muito jovem”, disse Kolomeisky. “Ele apresentou as simulações de Monte Carlo mais eficientes para testar nossa teoria, onde o tamanho do sistema pode envolver até um bilhão de células.”

Spaulding disse que o projeto reuniu química, física e biologia de uma forma que combina com seus interesses, juntamente com suas habilidades de programação de computadores. “Foi uma boa maneira de combinar todos os ramos da ciência e também da programação, que é o que acho mais interessante”, disse.

O estudo segue um artigo de 2019 no qual o laboratório Rice modelou processos estocásticos (aleatórios) para descobrir por que algumas células cancerígenas superam as defesas do corpo e desencadeiam a propagação da doença.

Mas entender como essas células se tornam cancerosas em primeiro lugar pode ajudar a impedi-las na passagem, disse Kolomeisky. “Isso tem implicações para a medicina personalizada”, disse ele. “Se um teste de tecido pode encontrar mutações, nossa estrutura pode dizer se você tem probabilidade de desenvolver um tumor e se precisa fazer exames mais frequentes. Acho que essa estrutura poderosa pode ser uma ferramenta de prevenção.”

A Welch Foundation (C-1559), a National Science Foundation (1953453, 1941106) e o Center for Theoretical Biological Physics (2019745), apoiado pela NSF, apoiaram a pesquisa.

Referência: “As vias ideais controlam a fixação de múltiplas mutações durante o início do câncer” por Hamid Teimouri, Cade Spaulding e Anatoly B. Kolomeisky, 13 de maio de 2022, Revista Biofísica.
DOI: 10.1016/j.bpj.2022.05.011


Source: SciTechDaily by scitechdaily.com.

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