Investigadores desenvolvem novo método de diagnóstico do cancro do estômago

Investigadores portugueses desenvolveram um novo método para identificar se uma proteína é causadora de cancro do estomago através da análise de imagens de fluorescência da molécula E-caderina numa população de células. Esta ferramenta é capaz de quantificar e mapear a expressão desta proteína e, assim, ajudar a identificar quais os indivíduos com risco aumentado para desenvolver a doença.

O estudo, que foi publicado no European Journal of Human Genetics, resulta de uma colaboração entre João M. Sanches, do Instituto de Sistemas e Robótica e do Departamento de Bioengenharia do Instituto Superior Técnico, da Universidade de Lisboa, que desenvolveu o algoritmo, e o grupo de Raquel Seruca, do Grupo de Genética do Cancro do Ipatimup - Instituto de Patologia e Imunologia Molecular da Universidade do Porto.

O cancro gástrico é a quarta causa mais comum de cancro no mundo, e o cancro hereditário do tipo difuso (HDGC) é uma forma genética de cancro do estômago. Apesar de não ser muito frequente é clinicamente obrigatório identificar possíveis portadores genéticos da doença, pois trata-se de um cancro silencioso com elevada taxa de mortalidade se não houver intervenção atempada. O rastreio dos portadores da doença é realizado com recurso a testes genéticos que, numa percentagem de casos, cerca de 20%, não dão uma resposta conclusiva.

Por estas razões tem havido um grande esforço no sentido de colmatar as dúvidas criadas após o rastreio genético e é precisamente nesse campo que o algoritmo agora desenvolvido traz muitas vantagens porque ajuda a diferenciar as alterações genéticas causadoras de doença versus variantes genéticas sem importância clínica.

Do ponto de vista técnico este algoritmo é inovador porque não só permite aos investigadores escolherem as células mais representativas, como normaliza os resultados de quantidade e localização celular da proteína mesmo em populações de células muito heterogéneas, o que é uma característica comum em vários tipos de cancro e que dificulta a análise através de outras ferramentas analíticas mais clássicas. Todos estes detalhes asseguram resultados precisos e representativos do que poderá estar a acontecer em células vivas.

Em conclusão, estes mapas quantitativos de imagem ajudam a identificar com rapidez e confiabilidade os indivíduos portadores de mutações genéticas que estão em risco de desenvolver HDGC. E são estes indivíduos que devem ser colocados sob monitorização clinica apertada ou intervenção cirúrgica precoce.

Embora o estudo tenha incidido sobre a E-caderina e o HDGC, este método pode ser aplicado a outras proteínas e a outras doenças genéticas sejam elas oncológicas ou não.

Autores e Afiliações:

João Miguel Sanches¹, Joana Figueiredo², Martina Fonseca¹, Cecília Durães², Soraia Melo², Sofia Esménio¹ and Raquel Seruca ^2,3

¹Institute for Systems and Robotics and Department of Bioengineering from the Instituto Superior Técnico, Technical University of Lisbon, Lisbon, Portugal

²Department of Cancer Genetics, IPATIMUP - Institute of Molecular Pathology and Immunology of the University of Porto, Porto, Portugal

³Faculty of Medicine of the University of Porto, Porto, Portugal

Abstract:

Missense mutations result in full-length proteins containing an amino acid substitution that can be neutral or deleterious, interfering with the normal conformation, localization, and function of a protein. A striking example is the presence of CDH1 (E-cadherin gene) germline missense variants in hereditary diffuse gastric cancer (HDGC), which represent a clinical burden for genetic counseling and surveillance of mutation carriers and their families. CDH1 missense variants can compromise not only the function of E-cadherin but also its expression pattern. Here, we propose a novel method to characterize E-cadherin signature in order to identify cases with E-cadherin deregulation and functional impairment. The strategy includes a bioimaging pipeline to quantify the expression level and characterize the distribution of the protein from in situ immunofluorescence images. The algorithm computes 1D (dimension intensity) radial and internuclear fluorescence profiles to generate expression outlines and 2D virtual cells representing a typical cell within the populations analyzed. Using this new approach, we verify that cells expressing mutant forms of E-cadherin display fluorescence profiles distinct from those of the wild-type cells. Mutant proteins showed a significantly decrease of fluorescence intensity at the membrane and often abnormal expression peaks in the cytoplasm, reflecting the underlying molecular mechanism of trafficking deregulation. Our results suggest employing this methodology as a complementary approach to evaluate the pathogenicity of E-cadherin missense variants. Moreover, it can be applied to a wide range of proteins and, more importantly, to diseases characterized by aberrant protein expression or trafficking deregulation.

Revista: European Journal of Human Genetics

Link: http://www.nature.com/ejhg/journal/vaop/ncurrent/full/ejhg2014240a.html