Reanálise do sequenciamento de célula única do câncer cervical HPV positivo como estratégia para identificação de novas abordagens terapêuticas - Brugnerotto, Laíza [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
O câncer cervical (CC) é predominante em mulheres de países com baixo índice de desenvolvimento, estabelecendo este como o quarto câncer mais comum atualmente. Os fatores de risco incluem uso prolongado de contraceptivos, alto número de gestações e de parceiros sexuais, porém o mais predominante é a infecção pelo papilomavírus humano (HPV), vírus sexualmente transmissível. Os HPVs mais propensos a desenvolverem a doença são os 16 e 18, sendo denominados como HPVs de alto risco. O tratamento inicial para CC é a cirurgia, mas em estágios mais avançados da doença, o padrão de terapia é a quimiorradioterapia concomitante à base de cisplatina. Como existe a grande possibilidade de resistência/intolerância à cisplatina, outros fármacos vêm sendo estudados como novas alternativas de tratamento e também como combinação para aperfeiçoamento da resposta. Entretanto, mesmo com estes avanços, as taxas de cura de CC ainda permanecem baixas, principalmente em casos de CC recorrente e associados à metástase. Neste cenário, a biologia computacional vem sendo utilizada como forma de analisar comportamentos, identificar e validar possíveis biomarcadores terapêuticos por meio de ferramentas, plataformas e bancos de dados de pacientes disponíveis online, a fim de trazer melhorias no âmbito oncológico através da medicina de precisão e predição de novas drogas. Portanto, nosso estudo adaptou uma metodologia que proporciona uma pesquisa a nível celular da histologia e expressão gênica do tecido tumoral de CC HPV positivo, através da análise de sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq), para identificar possíveis genes marcadores tumorais e novas potenciais drogas para o tratamento personalizado do CC.

Cervical cancer (CC) is predominant in women from countries with a low rate of development, establishing it as the fourth most common cancer today. One of the biggest risk factors is human papillomavirus (HPV) infection, as well as other elements related to sexual intercourse and the use of contraceptives. The HPVs most likely to develop the disease are 16 and 18, which are called high-risk HPVs. The initial treatment for CC is surgery, but in more advanced stages of the disease, the standard of therapy is concomitant cisplatin-based chemoradiotherapy. As there is a great possibility of resistance/intolerance to cisplatin, other drugs have been studied as new treatment alternatives and also as combinations to improve the response. However, even with these advances, CC cure rates remain low, especially in cases of recurrent CC and metastases. In this scenario, computational biology has been used as a way to analyze behaviors, identify and validate possible therapeutic biomarkers through tools, platforms and databases available online, to bring improvements in the oncological field through precision medicine and prediction of new drugs. Therefore, our study adapted a methodology that provides research at the cellular level on the histology and gene expression of HPV-influenced CC tumor tissue, through single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis, to identify possible tumor marker genes and consequently new potential drugs for personality treatment in CC.
Reanalysis of single-cell sequencing in HPV-positive cervical cancer for the discovery of novel therapeutic targets
Keywords: Câncer cervical; Câncer colo de útero; Papilomavírus humano; scRNA-seq; Biologia computacional; Predição de fármacos