ARTIGO ORIGINAL

 

O Uso do Sequenciamento Total do Exoma no Diagnóstico do Adenocarcinoma Ductal Pancreático

Using Whole Exome Sequencing on Diagnosis of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma

El uso de la Secuenciación del Exoma Total en el Diagnóstico del Adenocarcinoma Ductal Pancreático

 

 

doi: https://doi.org/10.32635/2176-9745.RBC.2023v69n1.3006

 

Jacques de Oliveira Bernardes1; Guilherme Toledo-Silva2

 

1,2Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Departamento de Biologia Celular, Embriologia e Genética. Florianópolis (SC), Brasil. E-mails: jacques.bernardes@gmail.com; guilherme.toledo@ufsc.br. Orcid iD: https://orcid.org/0000-0002-5162-5444; Orcid iD: https://orcid.org/0000-0002-9953-2861

 

Endereço para correspondência: Guilherme de Toledo e Silva. UFSC, Departamento de Biologia Celular, Embriologia e Genética. Av. Prof. Henrique da Silva Fontes, 2754-2994 – Trindade. Florianópolis (SC), Brasil. CEP 88040-900. E-mail: guilherme.toledo@ufsc.br

 

 

Resumo

Introdução: O adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) é uma doença agressiva responsável no Brasil por 2% das neoplasias e 5% das mortes por câncer. A análise do exoma – parte do DNA que codifica as proteínas – permite identificar as variantes somáticas do tumor e as germinativas do paciente. Essa informação é necessária para implementar a terapia-alvo para o PDAC, pois fornece evidência para selecionar, ou excluir, tratamentos para a doença. Objetivo: Identificar as variantes de interesse clínico e farmacológico presentes no PDAC de quatro pacientes, por meio da técnica de sequenciamento total do exoma (WES). Método: Foram utilizados dados públicos de quatro amostras de pares tumor-normal de PDAC, localizados na cabeça do pâncreas de pacientes caucasianos, estádio T3N1M0, sequenciadas e publicizadas pelo Texas Cancer Research Biobank. Para identificar as variações somáticas e germinativas, utilizou-se o software GATK. As consequências clínicas e farmacológicas dessas variações foram anotadas por meio do software VEP e analisadas mediante o software estatístico R. Resultados: Dos quatro tumores, um possui variante estrutural com duplicação do gene AKT2; outro, variantes nos genes da via das ciclinas CDK14 e CDKN2C, o que altera o regime quimioterápico; na linhagem germinativa, um paciente tem variantes no gene XRCC1, que sugere aumento da resposta à platina. Conclusão: Embora a patologia classifique todos os tumores como PDAC, cada paciente – bem como o respectivo tumor – apresenta especificidades que afetam o diagnóstico e as possibilidades terapêuticas. O WES permite identificá-las a um custo baixo, o que amplia as possibilidades de tratamento do PDAC.

Palavras-chave: carcinoma ductal pancreático; sequenciamento completo do exoma; terapia de alvo molecular.

 

 

ABSTRACT

Introduction: The prevalence of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) in Brazil is around two percent of all neoplasms. It is an aggressive disease responsible for five percent of all deaths by cancer. The analysis of exome – part of the DNA encoding the proteins – allows the identification of tumor-specific variants and the patient polymorphism. This information is necessary to implement target therapy for PDAC, as it provides evidence to select, or exclude, PDAC treatments. Objective: Identify the somatic and germinative variants of clinical and pharmacological interest in the PDAC for four patients through the whole-exome sequencing technique (WES). Method: Public sequencing exome data published by Texas Cancer Research Biobank were utilized, from four tumor-normal samples pair of PDAC located in the pancreas head of Caucasian patients, T3N1M0 stage. To identify somatic and germinative variations, the GATK software was adopted. Furthermore, these variants were noted with their clinical and pharmacological information through the VEP software and its consequences were analyzed through the statistical software R. Results: Of the four tumors, one has a structural variant with duplication of the AKT2 gene; another, changes in the pathway of cyclins CDK14 and CDKN2C. Both findings alter the chemotherapy regimen; in the germline, one patient has variants in the XRCC1 gene, which suggests increased response to platinum. Conclusion: Although the pathology classifies all tumours as PDAC, each patient – as well as their respective tumor – shows specificities that affect the diagnosis and therapeutic possibilities. WES allows to identify them at a low cost, expanding the treatment possibilities of PDAC.

Key words: carcinoma, pancreatic ductal; whole exome sequencing; molecular targeted therapy.

 

 

RESUMEN

Introducción: El adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) es una enfermedad agresiva que causa en Brasil 5% de las muertes por cáncer. El análisis del exoma – parte del ADN que codifica las proteínas – permite la identificación de mutaciones específicas del tumor, así como los polimorfismos del paciente. Esta información es necesaria para implementar la terapia dirigida para PDAC. Objetivo: Identificar las variaciones de interés clínico y farmacológico presentes en el PDAC de cuatro pacientes, mediante la técnica secuenciación del exoma completo (WES). Método: Se utilizaron datos públicos de cuatro muestras de pares de tumores normales (T-N) de PDAC, localizados en la cabeza del páncreas de pacientes caucásicos, estadio T3N1M0, secuenciadas y publicadas por Texas Cancer Research Biobank. Para identificar las variaciones somáticas y germinativas, se utilizó el software GATK. Se observaron las consecuencias clínicas y farmacológicas de estas variaciones a través del software VEP. Y analizadas sus consecuencias a través del software estadístico R. Resultados: De los cuatro tumores, uno tiene una variante estructural con duplicación del gen AKT2; otro, cambios en la vía de las ciclinas CDK14 y CDKN2C, que altera el régimen de quimioterapia; en el linaje germinal, un paciente tiene variantes en el gen XRCC1, lo que sugiere una mayor respuesta al platino. Conclusión: Aunque la patología clasifica todos los tumores como PDAC, cada paciente – así como el tumor respectivo – presenta especificidades que afectan el diagnóstico y las posibilidades terapéuticas. WES le permite identificarlos a un bajo costo, lo que amplía las posibilidades de tratamiento de PDAC.

Palabras clave: carcinoma ductal pancreático; secuenciación del exoma completo; terapia molecular dirigida.

 

 

Introdução

O adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) tem comportamento agressivo e de difícil diagnóstico, apresentando, portanto, uma alta mortalidade; é responsável, no Brasil, por 2% das neoplasias e 4% das mortes por câncer1. Nos Estados Unidos, a taxa de sobrevida em cinco anos para o PDAC está em 9%2. Apesar dos avanços no tratamento, as taxas de mortalidade pelo PDAC seguem em elevação2,3, o que sugere a necessidade de uma nova abordagem para o cuidado dessa doença.

 

Macroscopicamente, o PDAC se apresenta como uma tumoração de cor acinzentada, textura rígida e forma estrelada. Microscopicamente, desencadeia uma intensa reação desmoplásica, com um denso estroma fibrótico a envolver as células neoplásicas4. Clinicamente, o paciente acometido pelo PDAC apresenta sintomas inespecíficos como anorexia, astenia, dor abdominal e perda ponderal5.

 

O diagnóstico ocorre com o estadiamento clínico, realizado por meio de exames de imagem e laboratoriais, seguido do estadiamento patológico. O estadiamento clínico envolve tomografia computadorizada (TC) torácica e pélvica, ultrassonografia (US) endoscópica, ressonância magnética (RM, nas lesões com indefinição na TC), tomografia por emissão de pósitrons (PET-CT, para identificar metástases) e colangiopancreatografia reversa endoscópica (CPRE, nas obstruções dos ductos biliares e colédoco); testes da função hepática e antígeno de câncer 19-9 (CA19-9). Esse estadiamento localiza as lesões (cabeça, corpo ou cauda do pâncreas) e as classifica (ressecáveis, borderline ou irressecáveis). As lesões ressecáveis são encaminhadas para cirurgia, sem a necessidade de biópsia prévia confirmatória da malignidade. Nas lesões borderline e irressecáveis, a biópsia é necessária para o início da radioterapia e quimioterapia6.

 

Na sequência, o diagnóstico prossegue com o estadiamento patológico, a partir do material coletado por meio da ressecção cirúrgica ou da biópsia. Nessa fase, faz-se a classificação TNM, que avalia o tamanho (T), o comprometimento dos linfonodos (N) e a existência de metástases (M), bem como a localização do tumor no órgão, o tipo e o grau de diferenciação histológico7, o que permite traçar o prognóstico e o tratamento.

 

Embora amplamente adotada, essa abordagem diagnóstica apresenta limitações, em virtude da baixa especificidade do estadiamento clínico8 e da baixa sobrevida em cinco anos após a aplicação da terapia, mesmo nas condições ideais de lesões ressecáveis, com margens livres (R0) e localizada no pâncreas (T1), cujos pacientes têm sobrevida média de 27 meses9. Esse dado reforça a necessidade de novas abordagens para o diagnóstico e tratamento dessa doença.

 

Sabendo-se que o câncer é uma doença genética10, causada por mutações somatórias responsáveis pelo fenótipo observado nas células malignas, o entendimento dessas mutações, incluindo as variantes somáticas adquiridas nas células tumorais, bem como os polimorfismos herdados – ou variantes germinativas11 –, é de fundamental importância para a ampliação do conhecimento do câncer de pâncreas e pode levar a manejos diferenciados da doença, melhorando o prognóstico.

 

Uma das técnicas moleculares12 já consagradas é o sequenciamento total do exoma (WES), com a qual se sequencia apenas a parte do genoma responsável pela codificação das proteínas, o exoma13. Por meio dele, é possível identificar as variantes somáticas no DNA do tecido tumoral e as variantes germinativas das células sanguíneas brancas (tecido normal) do paciente.

 

Essas variantes são de diversos tipos: polimorfismos ou mutações em uma base nitrogenada do genoma (SNP), pequenas inserções ou deleções de algumas bases nitrogenadas no genoma (INDEL), ou grandes alterações estruturais do genoma, envolvendo milhares de bases nitrogenadas (SV). As alterações resultantes ocorrem nas estruturas e funções das proteínas que atuam no funcionamento das células, conduzindo ao fenótipo do tumor14. Identificá-las amplia as possibilidades diagnósticas e terapêuticas para o câncer15.

 

Estudos de associação genômica (GWAS) envolvendo o PDAC mostraram poucas variantes somáticas típicas em alguns oncogenes e genes supressores de tumor – KRAS, TP53, SMAD4 e CDKN2A – e uma diversidade de variantes menos prevalentes em outros genes. Esse padrão confere uma alta especificidade a cada PDAC e sugere uma explicação para a baixa resposta às terapias convencionais padronizadas. Essas características abrem a possibilidade de abordar o PDAC por meio de terapias-alvo mais específicas. Na linhagem germinativa, esses estudos identificaram variantes associadas a um maior risco para o PDAC: BRCA1, BRCA2, PALB2, STK11, CDKN2A, ATM, PRSS1, MLH1, MSH2, MSH6, PMS2, EPCAM e TP5316.

 

Tais estudos mostraram que as células tumorais de PDAC com variantes nos genes BRCA1, BRCA2 e PALB2, envolvidos no reparo do DNA, possuem genoma estruturalmente muito instável17 e apresentam boa resposta à platina conjugada com inibidores de poly (ADP-ribose) polymerase (PARP)18. Como indicador prognóstico, entre os pacientes com PDAC que expressam as proteínas metastáticas S100A2 e S100A4 de forma aberrante, 50% morrem em até um ano após a ressecção do tumor, o que contraindicaria a cirurgia nesses pacientes em virtude da sua alta morbidade e do baixo benefício19.

 

A terapia sistêmica é utilizada em todos os estágios do PDAC. O FOLFIRINOX20, regime quimioterápico resultante da combinação dos fármacos ácido folínico, fluorouracila, irinotecano e oxaliplatina, ou a combinação de gencitabina mais capecitabina, são os fármacos de escolha6. Nesse contexto, aspectos relacionados à farmacodinâmica das substâncias utilizadas no tratamento sistêmico também são afetadas pelas variantes germinativas do paciente. A fluorouracila e capecitabina são afetadas pelos polimorfismos do gene dihydropyrimidine dehydrogenase (DPYD)21 e o irinotecano por polimorfismos no gene UDP glucuronosyltransferase 1 family, polypeptide A1 (UGT1A1)22, ambos com grau de evidência máxima (1A) na Pharmacogenomics Knowledge Base (PharmGBK)23, ou seja, necessitam de análise das variantes germinativas para a sua prescrição. Para a fluorouracila, pacientes que apresentam polimorfismos que diminuem a atividade da enzima dipirimidina desidrogenase apresentam risco de intoxicação pelo FOLFIRINOX21. No caso do irinotecan, os polimorfismos levam a uma menor eficácia da substância e uma maior toxicidade24.

 

Este trabalho objetiva mostrar o uso do WES para identificar as mutações somáticas e germinativas de interesse clínico e farmacológico presentes no PDAC de quatro pacientes, sequenciadas por meio da técnica WES. A abordagem prática e objetiva exposta constrói uma ponte entre a atual forma para o seu diagnóstico e tratamento e aquela preconizada pela terapia-alvo, a fim de facilitar a sua compreensão, difusão e implementação pelas equipes e instituições envolvidas no cuidado. O principal beneficiado é o paciente, que tem ampliadas suas chances diante de um mal cujas estatísticas de sobrevida permanecem inertes por mais de 40 anos.

 

MÉtodo

Para demonstrar o uso do WES no diagnóstico e tratamento do PDAC, este artigo fez uso de dados públicos de sequenciamento de quatro amostras de pares tumor-normal (T-N) de PDAC, localizados na cabeça do pâncreas de pacientes caucasianos, estágio T3N1M0, sequenciadas em máquinas Illumina, e publicizadas em arquivos digitais na Internet pelo Texas Cancer Research Biobank (TCRB)25. Os indivíduos acometidos pelo PDAC e cujos exomas tornaram-se públicos pelo TCRB foram incluídos neste trabalho.

 

A identificação dos SNP e INDEL de linhagem germinativa e somática envolve sucessivas etapas de processamento dos dados. Inicialmente as sequências produzidas pelas máquinas de sequenciamento Illumina são alinhadas a um genoma de referência, para, em seguida, identificar as variantes germinativas e somáticas existentes nas amostras normal e tumoral e, por fim, anotá-las com informações dos seus efeitos fenotípicos e clínicos.

 

Cada uma dessas etapas demanda diferentes softwares executados em sequência, de modo que a saída de um constitui a entrada do seguinte; juntos constituem-se em um pipeline cujo resultado são as variantes e mutações existentes naquele tecido normal ou tumoral, anotadas com as informações necessárias à sua compreensão, por exemplo, o nome do gene, da proteína alterada, do tipo de alteração e as suas consequências clínicas, entre outras informações.

 

Na etapa de alinhamento, o software Burrows-Wheeler Aligner (BWA)26 alinha os segmentos de 100 bases (reads) gerados pelos sequenciadores Illumina a um genoma de referência, GRCh38, reconstruindo assim o genoma da amostra. Os arquivos digitais contendo os dados de sequenciamento e o genoma alinhado estão no formato FASTQ e BAM, respectivamente. Ao final, o software FastQC27 avalia a qualidade dos arquivos BAM gerados.

 

Em seguida, na etapa de identificação das variações somáticas, o software Mutec228 compara os arquivos BAM contendo os genomas das amostras de tecidos normais e tumorais do paciente, de modo a identificar, classificar, filtrar e listar as variantes somáticas presentes na amostra tumoral, salvando-as em um arquivo digital no formato VCF. Essas variantes são do tipo SNP e INDEL presentes nas células tumorais: inserções, deleções e trocas de bases. Analogamente, para as variantes germinativas, o software GATK29 compara o genoma do tecido normal ao genoma de referência e identifica os SNP e INDEL nele presentes. Na identificação das alterações estruturais, usou-se o software R com a biblioteca CopywriteR30. A qualidade das variantes encontradas, somáticas e germinativas, é verificada com o software Bcftools31.

 

Na etapa de anotação das variantes somáticas e germinativas, o software Variant Effect Predictor (VEP)32 analisa as variantes identificadas na etapa anterior e anota as consequências fenotípicas dessas variantes, por exemplo, o gene onde ela ocorreu, o tipo de variação e as suas consequências para o paciente.

 

Por fim, as anotações feitas pelo VEP são pesquisadas na literatura para identificar potenciais alvos terapêuticos para a doença.

 

A execução dos softwares citados ocorreu nas respectivas configurações padrão; nas análises, as variantes sem o atributo “PASS” no campo filter do arquivo VCF foram filtradas e excluídas. O atributo “PASS” é atribuído a todos as variantes que atendam, cumulativamente, aos requisitos padrão de qualidade dos softwares supracitados.

 

Em conformidade com as Resoluções n.º 466/201233 e n.º 510/201634, este estudo fica isento de aprovação por um Comitê de Ética em Pesquisa, uma vez que utiliza dados de origem pública sem qualquer identificação de sujeitos.

 

 

Resultados

Os dados clínicos dos pacientes incluídos neste estudo estão listados na Tabela 1. Todos os tumores são do tipo adenocarcinoma ductal infiltrativo.


 

Tabela 1. Dados clínicos dos pacientes

Identificação do Paciente

Sexo

Faixa etária (anos)

Etnia

Estadiamento

TNM

Celularidade tumoral na amostra (%)

Localização do tumor

Grau do tumor

TCRBOA1

Masculino

51-60

Branco, não hispânico ou latino

T3N1M0

10

Cabeça do pâncreas

II

TCRBOA2

Feminino

61-70

Branco, não hispânico ou latino

T3N1M0

60

Cabeça do pâncreas

II

TCRBOA3

Masculino

51-60

Branco, não hispânico ou latino

T3N1M0

20

Cabeça do pâncreas

II

TCRBOA5

Masculino

51-60

Branco, não hispânico ou latino

T3N1MX

5

Cabeça do pâncreas

II

Legenda: TCRBOA = Texas Cancer Research Biobank Open Access.

Nota: A coluna celularidade tumoral na amostra indica o percentual do tecido da amostra que corresponde ao tumor. No paciente TCRBOA5, apenas 5% do tecido é tecido tumoral.

 

 

Os tumores estavam localizados na cabeça do pâncreas, possuíam estágio T3, o que indicou que o tumor cresceu para além da glândula pancreática, N1, com acometimento de linfonodos, M0, e sem metástases, com exceção do paciente TCRBOA5 em quem não pôde ser determinada a presença ou ausência de metástase.

 

A qualidade do WES das amostras normal e tumoral é adequada, conforme análise do software FastQC27: todas com mais de 51 milhões de sequências de 101 bases, com conteúdo CG entre 45% e 46% e sem bases de baixa qualidade. Como consequência, o BWA26 realizou um bom alinhamento ao genoma de referência, GRCh38, conforme mostra a Tabela 2.

 

Tabela 2. Qualidade do alinhamento por amostra

Amostra

Quantidade total de reads

Quantidade de reads alinhados

Quantidade e reads não alinhados

Percentual de reads alinhados

TCRBOA1-N

81.258.689

80.777.836

480.853

99,41%

TCRBOA1-T

86.680.285

86.259.605

420.680

99,51%

TCRBOA2-N

97.446.346

96.650.302

796.044

99,18%

TCRBOA2-T

104.905.565

104.270.211

635.354

99,39%

TCRBOA3-N

107.054.252

106.520.977

533.275

99,50%

TCRBOA3-T

95.754.360

95.299.939

454.421

99,53%

TCRBOA5-N

87.775.785

87.464.673

311.112

99,65%

TCRBOA5-T

88.840.426

88.582.372

258.054

99,71%

Fonte: Log de processamento do software BWA26.

Legenda: TCRBOA = Texas Cancer Research Biobank Open Access.

Nota: O software BWA alinha os reads de 100 pares de bases ao genoma de referência GRCh38. Para cada amostra, são informados a quantidade de reads de 100 pares de base produzidos pelos sequenciadores Illumina (coluna quantidade total de reads), quantos desses reads o BWA conseguiu alinhar ao genoma de referência (coluna quantidade de reads alinhados), quantos ele não conseguiu alinhar (coluna quantidade de reads não alinhados) e o percentual de reads alinhados. Os índices de alinhamento são superiores a 99% para todas as amostras, o que indica uma boa qualidade. A denominação da amostra é composta pela identificação do paciente seguida da terminação T ou N, conforme seja a amostra de tecido tumoral, ou normal, respectivamente. Desse modo, TCRBOA1-T identifica a amostra tumoral do paciente TCRBOA1.

 

 

Após o alinhamento, na etapa de identificação de variantes, os softwares GATK e Mutec2 encontraram 123.174 variantes, sendo 87.170 germinativas e 36.004 somáticas. Os dados por paciente, amostra e tipo de tecido estão na Tabela 3.

 

Tabela 3. Quantificação das variantes por amostra e tipo

Identificação do paciente

TCRBOA1

TCRBOA2

TCRBOA3

TCRBOA5

Total

Tipo do tecido da amostra

Normal

Tumoral

Normal

Tumoral

Normal

Tumoral

Normal

Tumoral

Número de SNP

20.573

7.944

20.778

8.191

20.805

8.844

20.593

7.221

114.949

Número de INDEL

1.074

812

1.085

1.037

1.159

1.011

1.103

944

8.225

Total

21.647

8.756

21.863

9.228

21.964

9.855

21.696

8.165

123.174

Legendas: TCRBOA = Texas Cancer Research Biobank Open Access; SNP = base nitrogenada do genoma; INDEL = pequenas inserções ou deleções de algumas bases nitrogenadas no genoma.

Nota: Cada paciente teve duas amostras tumorais sequenciadas: uma do tecido tumoral (PDAC) e outra de tecido saudável (glóbulos brancos). Uma vez alinhadas ao genoma de referência GRCh38, o software GATK identificou, para cada uma delas, as variantes presentes nas amostras. A tabela quantifica para cada amostra as variantes do tipo SNP, no qual apenas uma base está alterada no genoma da amostra, e do tipo INDEL, no qual diversas bases foram nele removidas ou inseridas.

 

 

Entre as variantes SNP e INDEL somáticas encontradas, 69 são de alta qualidade e estão mostradas na Figura 1, agrupadas por paciente. O gene KRAS está mutado em dois dos quatro pacientes. Mutações do tipo missense, nas quais há alteração na proteína capaz ou não de afetar sua função, e tipo nonsense, nas quais a alteração da proteína causa uma provável perda de função, são as mais prevalentes. Ademais, entre as variantes somáticas, três são de alto impacto (causam perda da função da proteína: genes AOPEP, DMD e DSCAM) e cinco patogênicas (genes KRAS, TP53, DMD e CYP27A1)35. A Figura 1 ilustra as variantes somáticas do tipo SNP e INDEL agrupadas por tumor, o que mostra de forma didática a diversidade e especificidade tumoral em nível molecular.

 


Figura 1. Variantes somáticas encontradas nas amostras de PDAC dos pacientes

Nota: A coluna à esquerda indica o nome do gene que apresenta mutações. Na linha, a identificação do paciente. A cor identifica o tipo de mutação: mutações do tipo missense, nas quais a mudança na base muda o códon do aminoácido, o que pode ou não prejudicar a função da proteína, e são as mais prevalentes. Nas mutações nonsense, a função da proteína é prejudicada pela mutação. A amostra TCRBOA5-T possui baixa celularidade tumoral, o que prejudica a análise.

 

 

Das variantes estruturais (SV), identificou-se uma duplicação cromossômica na região 19q13.2, com aproximadamente 418 mil bases (Figura 2). Essa duplicação atingiu os genes MAP3K10, CNTD2, AKT2, C19orf47, PLD3, HIPK4, PRX, SERTAD1, BLVRB, SPTBN436.

 


Figura 2. Alterações estruturais presentes no cromossomo 19 na amostra tumoral do paciente TCRBOA3

Nota: A região duplicada aparece como uma linha paralela horizontal. Essa região corresponde ao segmento 19q13.2 do cromossomo 19 e tem aproximadamente 418 mil bases. Entre os genes contidos nessa região está o AKT2, oncogene com evidência na literatura de associação com maior instabilidade cromossômica do tumor.

 

 

Das variantes germinativas, tem-se 14 variantes patogênicas, sendo uma associada à pancreatite crônica (gene CFTR, variante rs113993960, deleção, paciente TCRBOA3); 93 variantes associadas a fatores de risco para doenças como: síndrome de Von-Hippel-Lindau (gene CCND1, variante rs9344, genótipo A/A, paciente TCRBOA2); e pancreatite hereditária (gene CTRC, variante rs121909239, genótipo C/T, paciente TCRBOA3)35. Por fim, as variantes associadas à melhor resposta a medicamentos: para os compostos de platina, o paciente TCRBOA5 apresenta as variantes rs1042522, gene TP53, genótipo C/C (polimorfismo do códon 72) e variante rs25487, gene XRCC1, genótipo C/C35.

 

A partir desses resultados, torna-se factível avaliar as possibilidades de terapia-alvo para os quatro pacientes, conforme as características moleculares das células contidas nas amostras tumorais e normais.

 

Discussão

Conforme a Tabela 1, os dados clínicos dos pacientes sugerem tumores semelhantes e, embora não haja informações sobre a aptidão dos pacientes para a quimioterapia, o protocolo estabelece abordagens análogas de terapêutica: cirurgia mais quimioterapia neoadjuvante e adjuvante com FOLFIRINOX6. Ocorre que, conforme os resultados obtidos a partir do WES, observa-se que, apesar de histologicamente similares, em nível molecular, os tumores dos quatro pacientes em análise são bem diversos, com importantes implicações na escolha do tratamento.

 

O PDAC do paciente TCRBOA3 apresenta duplicação do segmento 19q13.2, onde se localiza o gene AKT2. Esse oncogene pertence à via de sinalização do gene PI3K, associada ao crescimento, proliferação, sobrevivência e invasão celular, bem como resistência à quimioterapia e prognóstico reservado. Desse modo, é indicado avaliar o uso de terapias-alvo que inibam a via PI3K/AKT/mTOR37. Ainda, esse paciente possui mutação do gene KRAS (variante rs121913529, genótipo C/T) que também promove proliferação e sobrevivência celular. Logo, terapias-alvo de inibição da via RAS38 também estariam indicadas.

 

Em uma outra abordagem terapêutica, a presença da duplicação do segmento 19q13.2, somada ao elevado número de mutações somáticas, sugere tratar-se de um tumor com instabilidade estrutural, cuja resposta aos inibidores de PARP associados a quimioterápicos com platina é boa3,18. Ademais, esse paciente possui dois polimorfismos associados à pancreatite crônica (genes CFTR, variante rs113993960 e CTRC, variante rs121909239)35, o que indica o rastreio do PDAC nos seus ascendentes e descendentes.

 

Um quadro diverso se desenha para o paciente TCRBOA2. No seu tumor, a análise das variantes somáticas revela alterações nos genes associados à via das ciclinas/quinases dependentes de ciclinas (CDK): CCNA1, CDK14 e CDKN2C, que controlam a progressão do ciclo celular e cujas mutações resultam em proliferação celular desregulada e na formação de células-tronco, ambos mecanismos associados a um processo oncogênico. Assim, há a possibilidade do uso de terapias-alvo que inibam a via das CDK39 para impedir o crescimento tumoral. Esse fato, associado à pouca quantidade de mutações, e a ausência de alterações genômicas estruturais relevantes sugerem estabilidade genômica desse tumor, desaconselhando assim o uso de inibidores de PARP3,18. Não menos importante é a variante germinativa associada à síndrome de Von-Hippel-Lindau (gene CCND1 variante rs9344)35, o que também indica o rastreio do PDAC para os ascendentes e descendentes desse paciente.

 

Por sua vez, as variantes somáticas encontradas no tumor do TCRBOA5 não apresentaram nenhuma associação com aquelas documentadas como indutoras de PDAC. A razão disso pode ser a baixa celularidade tumoral presente na amostra sequenciada, de apenas 5%. Nessa análise, foram encontradas mutações do tipo nonsense nos genes NBEA e DSCAM, uma deleção no gene RBM47, genes KRAS e TP53 selvagens e ausência de alterações estruturais relevantes. Em relação às germinativas, esse paciente é portador de variantes associadas a uma melhor resposta a compostos de platina e melhor sobrevida (gene TP53, variante rs1042522, C/C e gene XRCC1, variante rs25487, C/C)35.

 

Por fim, o paciente TCRBOA1 apresentou mutações somáticas do tipo missense, entre elas a variante rs121913529, gene KRAS, genótipo T, cujo significado é patogênico e associado ao PDAC35. KRAS é um oncogene e pacientes com mutações apresentam mau prognóstico e baixa resposta à quimioterapia. De modo análogo ao paciente TCRBOA3, terapias-alvo inibidoras de KRAS são indicadas para o tratamento desse tumor. Uma outra característica é a ausência de instabilidade estrutural no genoma, o que contraindica os inibidores de PARP ou a imunoterapia3,18.

 

Um outro aspecto a ser analisado é que, a partir dos elementos vistos anteriormente, foi possível identificar características moleculares do tumor e do paciente que afetam o valor preditivo positivo do regime quimioterápico padrão. No paciente TCRBOA3, cujo AKT2 está duplicado, o uso do FOLFIRINOX sem inibir esse gene seria pouco eficaz; raciocínio análogo aplica-se ao paciente TCRBOA2, cuja via das CDK está permanentemente ativada.

 

Desse modo, para diminuir a morbimortalidade do PDAC, é necessário conhecê-lo em nível molecular, a fim de conformar a intervenção às características do tumor e do paciente. Para tanto, o WES mostra-se uma ferramenta adequada para alcançar esse objetivo.

 

Conclusão

O presente artigo apresentou todos os passos e as ferramentas necessários à execução da análise do exoma para identificar as variantes somáticas, germinativas e alterações estruturais no genoma do PDAC. A metodologia aqui descrita pode ser usada em quaisquer outras neoplasias e, embora realizada in silico, não só chegou aos mesmos oncogenes indutores de tumores anteriormente identificados nos pacientes TCRBOA1, TCRBOA2, TCRBOA3 e TCRBOA5, como também identificou uma inédita duplicação na região 19q13.2, onde se localiza o oncogene AKT2, no tumor do paciente TCRBOA3.

 

Também mostrou que, apesar de o estadiamento classificar uniformemente todos os PDAC, cada paciente – bem como o respectivo tumor – apresenta especificidades moleculares que afetam o diagnóstico e o desfecho clínico. A técnica de WES permite identificar essas especificidades e ampliar as possibilidades terapêuticas a partir do conhecimento das variantes somáticas, germinativas e alterações estruturais do genoma dos tumores. E que, considerando o preço do WES (aproximadamente 300 dólares), a relação custo-benefício é adequada, pois permite identificar as variantes somáticas e germinativas em um único exame. É necessário, contudo, reconhecer que essa técnica exige a formação de laboratórios específicos e com pessoal altamente treinado, incluindo bioinformática.

 

Por fim, pelas razões já expostas, fica clara a necessidade de divulgar e ampliar o uso da análise do WES nos serviços oncológicos, bem como capacitar as equipes na sua realização e utilização.

 

 

CONTRIBUIÇÕES

Ambos os autores contribuíram substancialmente na concepção e/ou no planejamento do estudo; na obtenção, análise e interpretação dos dados; na redação e revisão crítica; e aprovaram a versão final a ser publicada.

 

 

DECLARAÇÃO DE CONFLITO DE INTERESSES

Nada a declarar.

 

 

FONTES DE FINANCIAMENTO

Não há.

 

 

REFERÊNCIAS

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Recebido em 24/7/2022

Aprovado em 5/10/2022

 

Editor-associado: Claudio Gustavo Stefanoff. Orcid iD: https://orcid.org/0000-0001-7050-3269

Editora-científica: Anke Bergmann. Orcid iD: https://orcid.org/0000-0002-1972-8777

 

 

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