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Pesquisadores da USP e da Universidade de Trento (Itália) utilizaram técnicas de aprendizado de máquina e de estatística para identificar espécies e genes da microbiota (coleção de bactérias, fungos e vírus presente nos intestinos) de pacientes com câncer colorretal. O método foi capaz de predizer, com alta precisão, e apenas com base na composição da microbiota, a presença ou não de câncer nos diferentes pacientes avaliados em estudos. Os resultados poderão contribuir para aumentar a precisão no diagnóstico da doença, levando em conta as características da microbiota. Um artigo descrevendo os achados acaba de ser publicado na Nature Medicine e está disponível neste link.
Os cientistas trabalharam com os dados de 969 amostras fecais de pessoas com câncer colorretal, de portadores de adenomas (pólipos benignos e malignos) e de indivíduos controle, isto é, saudáveis, para comparação. Essas informações foram extraídas de sete estudos, da China, França, Estados Unidos, Áustria e Itália, e disponíveis em bancos de dados de sequências de DNA internacionais.
A análise dos dados mostrou que as amostras fecais dos pacientes com câncer colorretal continham uma maior quantidade da enzima bacteriana cutC – choline utilization gene C. Essa enzima degrada a colina presente na fosfatidilcolina (um nutriente presente em alimentos ricos em gorduras, como carnes, queijos e ovos) e gera trimetilamina, liberando acetaldeído no processo, um composto altamente carcinogênico. Os pacientes com câncer colorretal também apresentaram um maior número de bactérias quando comparados ao grupo controle, além de mais espécies associadas à cavidade oral.
“Essa enzima bacteriana e a trimetilamina já foram associadas a doenças cardiovasculares como a aterosclerose. Já se sabe também que existe uma associação entre o consumo de carne vermelha e o câncer colorretal”, conta o biólogo Andrew Maltez Thomas que, junto com o pesquisador Paolo Manghi, da Universidade de Trento, são os primeiros autores do artigo Metagenomic analysis of colorectal cancer datasets identifies cross-cohort microbial diagnostic signatures and a link with choline degradation, publicado na Nature Medicine.
Segundo dados da Organização Pan-Americana de Saúde, o câncer é uma das principais causas de morte no mundo: foram cerca de 9,6 milhões de mortes em 2018. O câncer colorretal teve 1,8 milhão de casos registrados. Os outros tipos de cânceres mais comuns são: pulmão (2,09 milhões de casos), mama (2,09 milhões de casos), próstata (1,28 milhão de casos), câncer de pele não melanoma (1,04 milhão de casos) e estômago (1,03 milhão de casos).
Metagenômica e aprendizado de máquina
Após analisar o DNA das 969 amostras e identificar e quantificar a população da microbiota, os pesquisadores utilizaram recursos de inteligência artificial. Eles usaram um classificador – espécie de “programa de computador” capaz de aprender e de colocar em prática os conhecimentos adquiridos. O classificador foi treinado nos seis estudos, ou seja, recebeu informações sobre quais amostras eram câncer colorretal, quais eram grupo controle e qual era a microbiota de cada amostra. Depois, os cientistas testaram o método no sétimo estudo, cujos dados não haviam entrado no treinamento anterior.
O classificador foi capaz de predizer com alta precisão quais amostras eram ou não câncer colorretal desse sétimo estudo. Os cientistas validaram os resultados obtidos (maior presença da enzima cutC, maior número de bactérias e mais espécies associadas à cavidade oral) em dois outros estudos, um do Japão e outro da Alemanha, e o método se mostrou bastante preciso na detecção dos casos da doença.
Andrew informa que o principal método de detecção do câncer colorretal é o exame de fezes. Combiná-lo com a análise da microbiota poderia ajudar a diminuir a taxa de falsos positivos. “É possível, num futuro próximo, combinar os dois métodos em nível hospitalar por meio do exame de fezes e de uma técnica chamada qPCR [PCR quantitativa]”, diz Andrew Thomas.
Influência da dieta
De acordo com o biólogo, a hereditariedade responde por 5% a 10% dos casos de câncer colorretal. A maioria ocorre devido a componentes ambientais, como dieta. “E a dieta modula a microbiota. Então a ligação entre microbiota e o câncer colorretal é muito mais tangível do que em outros tumores”, diz.
Segundo o pesquisador, já se sabe que a microbiota fecal consegue predizer muito bem a presença do câncer colorretal e há associações entre algumas espécies bacterianas e a presença da doença. “Isso levanta a hipótese de que microbiota possa estar associada ao desenvolvimento e também ao processo de tumorigênese [formação de tumor] desse câncer”, finaliza.
O orientador da pesquisa no Brasil, professor João Carlos Setúbal, destaca a importância cada vez maior da bioinformática. “Hoje em dia é muito importante a análise computacional de dados biológicos de larga escala. A bioinformática se tornou um instrumento essencial para se chegar a conclusões como essas que este paper apresenta”, ressalta o docente.
O artigo está disponível no site da publicação. Ele é parte da tese de doutorado de Andrew, apresentada no último mês de dezembro ao Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática da USP. A orientação da tese foi do professor João Carlos Setúbal, do Instituto de Química da USP. Setúbal coordena o Laboratório de Bioinformática, que desenvolve pesquisas na área de microbiota e saúde humana. A co-orientação do doutorado foi do pesquisador Emmanuel Dias-Neto, do Centro de Pesquisas do Hospital A.C. Camargo. A pesquisa descrita na Nature Medicine foi realizada na modalidade doutorado-sanduíche na Universidade de Trento, na Itália, em projeto liderado pelo pesquisador Nicola Segata.
Mais informações: e-mail andrewmaltezthomas@gmail.com, com o biólogo Andrew Thomas, ou setubal@iq.usp.br, com João Carlos Setúbal
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