Nova tecnologia de código de barras pode ajudar a diagnosticar o câncer com mais precisão

Uma nova ferramenta de patologia criada em Yale aproveita a tecnologia de código de barras e mostra potencial para uso em diagnósticos de câncer. A tecnologia, Patho-DBiT (código de barras determinístico compatível com patologia em tecidos), foi discutida em um novo estudo publicado na revista Célula.

A autora co-correspondente Mina Xu, MD, professora de patologia e de medicina laboratorial, membro do Yale Cancer Center (YCC) e diretora de hematopatologia do YSM, compartilhou seu entusiasmo pela nova ferramenta.

“Como médico que diagnostica câncer, fiquei surpreso com o quanto mais posso ver usando esta ferramenta de patologia”, disse Xu. “Acho que este mergulho molecular profundo irá avançar exponencialmente a nossa compreensão da biologia tumoral. Estou realmente ansioso para fornecer diagnósticos mais precisos e acionáveis.”

Patho-DBiT usa código de barras de DNA para mapear as relações espaciais de RNA e proteínas, permitindo um exame completo do RNA (alguns tipos têm funções reguladoras no câncer). A tecnologia é única porque possui dispositivos microfluídicos que fornecem códigos de barras no tecido a partir de duas direções, criando um “mosaico” 2D exclusivo de pixels, fornecendo informações espaciais que podem ser usadas para informar a criação de terapias direcionadas específicas ao paciente. A tecnologia, criada no laboratório de Rong Fan, Ph.D. de Yale, agora está licenciada para a AtlasXomics, spin-out de Yale.

“É a primeira vez que podemos ‘ver’ diretamente todos os tipos de espécies de RNA, onde estão e o que fazem, em amostras clínicas de tecidos”, disse Fan, professor Harold Hodgkinson de engenharia biomédica e patologia na YSM, autor sênior do estudo e membro do YCC. “Usando esta ferramenta, podemos entender melhor a fascinante biologia de cada molécula de RNA, que tem um ciclo de vida muito rico, além de apenas saber se cada gene é expresso ou não. Acho que isso vai transformar completamente a forma como estudamos a biologia de humanos no futuro.”

No manuscrito do estudo, os investigadores explicam porque é que a sua ferramenta, Patho-DBiT, pode ser a chave que abre uma “riqueza de informação” preservada em amostras de biópsia de tecido laboratorial.

“Existem milhões destes tecidos que foram arquivados durante tantos anos, mas até agora não tínhamos ferramentas eficazes para investigá-los a nível espacial”, disse o primeiro autor do estudo, Zhiliang Bai, Ph.D., um associado de pós-doutorado no laboratório de Fan. “As moléculas de RNA nesses tecidos que estamos examinando são altamente fragmentadas e os métodos tradicionais não conseguem capturar todas as informações importantes sobre elas. É por isso que estamos muito entusiasmados com o Patho-DBiT.”

Os usos potenciais futuros do Patho-DBiT incluem a criação de terapias direcionadas e a ajuda a compreender o mecanismo de transformação de tumores de baixo grau em tumores mais agressivos, a fim de encontrar maneiras de preveni-los. Para que o Patho-DBiT seja incluído no diagnóstico de patologia, os pesquisadores dizem que são necessários mais estudos para testar e validar amostras de pacientes.

Esta pesquisa multidisciplinar incluiu docentes de vários departamentos de Yale, incluindo engenharia biomédica, patologia e genética. Jun Lu, Ph.D., professor associado de genética, juntou-se a Fan, Bai e Xu como coautor de Yale.

“É muito emocionante que o Patho-DBiT-seq também seja capaz de gerar mapas espaciais de expressão de RNA não codificante”, disse Lu. “Os RNAs não codificantes estão frequentemente em regiões de nossos genomas que antes eram consideradas DNA lixo, mas agora são reconhecidos como atores valiosos na biologia e em doenças como o câncer”.