Roanoke, Virginia — InkDesign News — Pesquisadores do Fralin Biomedical Research Institute, da Virginia Tech, anunciaram uma inovadora abordagem capaz de identificar e prever a migração de células tumorais do glioblastoma, um câncer cerebral de extremo impacto. O estudo, divulgado recentemente, alinha imagens de ressonância magnética, simulações do fluxo intersticial e algoritmos inéditos para mapear áreas suscetíveis à reincidência da doença.
O Contexto da Pesquisa
O glioblastoma permanece como um dos cânceres cerebrais mais letais, com média de sobrevivência inferior a 16 meses após o diagnóstico. As terapias atuais — cirurgia, radioterapia e quimioterapia — esbarram na limitação de identificar células tumorais infiltradas, as quais frequentemente precipitam a reincidência do tumor. Técnicas tradicionais, como o uso de corantes fluorescentes durante cirurgias, não capturam células invasoras profundamente embrenhadas no tecido cerebral.
Resultados e Metodologia
A equipe da professora Jennifer Munson dedicou-se a estudar o fluxo do fluido intersticial, responsável pelo deslocamento entre células nos tecidos. O trabalho revelou que fluxos mais rápidos desse fluido correlacionam-se com maior invasão tumoral. O grupo desenvolveu um algoritmo capaz de projetar trajetórias desse fluxo, identificando “hotspots” de provável invasão celular. Segundo Munson:
“If you can’t find the tumor cells, you can’t kill the tumor cells, whether that’s by cutting them out, hitting them with radiation therapy, or getting drugs to them.”
(“Se você não consegue encontrar as células tumorais, não pode exterminá-las, seja por cirurgia, radiação ou medicamentos.”)— Jennifer Munson, Professora e Diretora, FBRI Cancer Research Center – Roanoke
O algoritmo permite gerar mapas de probabilidade customizados, orientando cirurgiões e oncologistas sobre áreas de maior ou menor risco, otimizando intervenções e evitando tratamentos desnecessários em regiões saudáveis.
Implicações e Próximos Passos
Com base nessas descobertas, foi criada a startup Cairina, dedicada a personalizar o combate ao câncer por meio da integração de mapas de invasão tumoral e estratégias terapêuticas direcionadas. A expectativa é de que esses mapas aprimorem a eficácia de cirurgias e radioterapias, contribuindo para abordagens mais seguras e personalizadas aos pacientes. Munson ressalta:
“Our goal is to supply surgeons and radiation oncologists with probability maps or hotspot maps, where we would predict more cancer cell invasion to support more aggressive therapeutic application, and also to identify where there may be less invasion, to help spare tissue from unnecessary treatment.”
(“Nosso objetivo é fornecer mapas de probabilidade para cirurgiões e radioterapeutas, prevendo maior invasão celular para intervenções mais agressivas, e indicando áreas de menor invasão, poupando tecidos de tratamentos desnecessários.”)— Jennifer Munson, Professora e Diretora, FBRI Cancer Research Center – Roanoke
O estudo foi financiado por órgãos como o National Cancer Institute e a American Cancer Society, reforçando o potencial impacto translacional da pesquisa. O desdobramento imediato inclui testar e implementar esses algoritmos em ambientes clínicos, estabelecendo protocolos que combinem diagnóstico por imagem e análise algorítmica.
Os próximos passos envolvem a validação ampla dos resultados em diferentes centros e o desenvolvimento de softwares clínicos capazes de integrar esses mapas ao cotidiano hospitalar, o que pode redefinir o prognóstico de glioblastoma e servir de referência para outros tipos de câncer infiltrantes.
Fonte: (ScienceDaily – Ciência)
