Identificação de biomarcadores diagnósticos do glioblastoma multiforme

Abstract

O Glioblastoma Multiforme (GBM) é considerado um dos mais graves e letais tipos de câncer do Sistema Nervoso Central (SNC), devido a sua alta taxa de invasão e rápida proliferação, o que o torna também de difícil cura por ressecção cirúrgica. Algumas moléculas que apresentam seu padrão de produção e secreção alterados em processos tumorais, têm se mostrado promissoras para uso como biomarcadores metabólitos da doença, podendo ser utilizados para auxiliar no diagnóstico precoce, avaliação e predição de resposta terapêutica, assim como na identificação de recidivas da doença; sendo elas identificadas em fluidos corporais, como o plasma sanguíneo, através de técnicas baseadas em espectrometria associadas a quimiometria, como no caso da Metabolômica. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo principal, identificar possíveis biomarcadores de GBM, comparando o perfil de metabólitos do plasma sanguíneo de pacientes acometidos pela doença e doadores saudáveis. Através do uso da técnica de Espectrometria de Massa (MS) em conjunto com a Metabolômica, foi possível identificar um perfil metabólico diferencial nos pacientes, permitindo individualizá-los do grupo de voluntários saudáveis, somente pela análise do plasma. Foram selecionados oito metabólitos com alto potencial para utilização como biomarcadores e em seguida tais moléculas foram devidamente identificadas e caracterizadas e seguirão para a próxima etapa na linha de pesquisa do grupo: a validação em casuística mais ampla e estudos para escolha da melhor forma de detecção laboratorial. Ainda, os resultados globais sobre as vias biológicas encontradas alteradas em glioblastoma serão publicados em revista científica de relevante impacto científico e, preferencialmente, de acesso aberto. Finalmente, o estudo poderá auxiliar no desenvolvimento de um teste diagnóstico menos invasivo, bem como disponibilizar informações inéditas a respeito da biologia da doença pode contribuir, de maneira efetiva, para melhorar o prognóstico da doença, tanto pela possibilidade de diagnosticar precocemente quanto por indicar novos potenciais alvos terapêuticos.

Glioblastoma Multiforme (GBM) is considered one of the most severe and lethal types of cancer of the Central Nervous System (CNS) due to its high rate of invasion and rapid proliferation, which also makes it difficult to cure by surgical resection. Some molecules that have their production and secretion pattern altered in tumor processes have shown promise for use as metabolite biomarkers of the disease, and can be used to assist in early diagnosis, assessment and prediction of therapeutic response, and the identification of disease recurrences; they are identified in body fluids, such as blood plasma, using techniques based on spectrometry associated with chemometry, as in the case of Metabolomics. In this context, this study aimed to identify possible GBM biomarkers, comparing the profile of blood plasma metabolites of patients affected by the disease and healthy donors. Through the use of the Mass Spectrometry (MS) technique in conjunction with Metabolomics, it was possible to identify a differential metabolic profile in patients, allowing them to be distinguished from the group of healthy volunteers, just by analyzing the plasma. Eight metabolites with high potential for use as biomarkers were selected. Such molecules have been adequately identified and characterized and will proceed to the next stage in the group's: line of research validation in a broader series and studies to choose the best form of laboratory detection. Furthermore, the global results on the biological pathways found altered in glioblastoma will be published in a scientific journal of relevant scientific impact and preferably, open access Finally, the study may assist in the development of a less invasive diagnostic test and providing new information about the biology of the disease can effectively contribute to improving the prognosis of the disease, both by the possibility of early diagnosis and by indicating new potential therapeutic targets.