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Caracterização e validação multicêntrica de um exame molecular para classificação de nódulos tireoidianos indeterminados baseado em microRNA profiling

Processo: 17/16417-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de agosto de 2018 - 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Anatomia Patológica e Patologia Clínica
Pesquisador responsável:Marcos Tadeu dos Santos
Beneficiário:Marcos Tadeu dos Santos
Empresa:Onkos Diagnósticos Moleculares Ltda. - ME
CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
Atividades de serviços de complementação diagnóstica e terapêutica
Município: Ribeirão Preto
Pesq. associados:Ana Lígia Buzolin ; André Lopes Carvalho ; Cristiano Claudino Oliveira ; Cristovam Scapulatempo Neto ; David Livingstone Alves Figueiredo ; Edna Teruko Kimura ; Fabiano Mesquita Callegari ; Gabriela Brenta ; Gisah Amaral de Carvalho ; Gláucia Maria Ferreira da Silva Mazeto ; Icleia Siqueira Barreto ; Laura Sterian ; Léa Maria Zanini Maciel ; Mauro Tadeu Ajaj Saieg ; Ricardo Ribeiro Gama
Vinculado ao auxílio:15/07590-3 - Classificação molecular de nódulos tireoidianos indeterminados através de microRNA profiling, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):18/24002-6 - Caracterização e validação multicêntrica de um exame molecular para classificação de nódulos tireoidianos indeterminados baseado em microRNA profiling, BP.TT
Assunto(s):Técnicas de diagnóstico molecular  Neoplasias  MicroRNAs  Expressão gênica  Nódulo da glândula tireoide  Tireoidectomia  Biópsia por agulha fina 

Resumo

Nódulos de tireoide podem ser encontrados por palpação entre 1 a 7% da população. Diretrizes nacionais e internacionais recomendam que nódulos acima de 1 cm em pacientes com função da tireoide normal, devem ser puncionados através de Punção de Aspirativa por Agulha Fina (PAAF). Cerca de 65 a 80% destes nódulos puncionados são considerados benignos e de 5 a 15% malignos. Porém, entre 15 a 30% dos nódulos puncionados por PAAF são classificados como indeterminados e são encaminhados para cirurgia de tireoidectomia. Entretanto, a análise histológica pós-cirúrgica reclassifica de 70 a 80% dos casos como benignos, evidenciando o elevado índice de cirurgias desnecessárias. Diversas técnicas moleculares já foram desenvolvidas na tentativa de auxiliar a resolução deste problema. Além do alto custo e longo tempo para emissão do laudo (visto que tais exames são realizados nos Estados Unidos), os exames comerciais disponíveis hoje no Brasil apresentam limitado balanceamento entre sensibilidade e especificidade, sendo, portanto, economicamente inacessíveis e de uso limitado no direcionamento da conduta clínica. No projeto desenvolvido com o auxílio do PIPE Fase 1, a ONKOS, em parceria com o Hospital de Câncer de Barretos e a startup suíça SimplicityBio, desenvolveu um classificador de nódulos tireoidianos indeterminados piloto. Através da análise de assinaturas moleculares geradas pelo perfil de expressão de 12 microRNAs (microRNA profiling), nosso classificador molecular piloto apresentou 95% de sensibilidade, 71% de especificidade, 91% de valor preditivo negativo (VPN), 82% de valor preditivo positivo (VPP) e acurácia de 85%, destacando seu potencial para auxiliar na conduta clínica e sua eficiência e competitividade quando comparado aos demais testes disponíveis no mercado. Entretanto, apesar dos ótimos resultados obtidos na Fase 1 do PIPE, a coorte de amostras utilizadas na etapa de validação durante a Fase 1 apresentou algumas limitações: (A) Número de amostras "n" baixo; (B) Baixa diversidade, pois foram obtidas em um único centro (Hospital de Câncer de Barretos) e (C) Desbalanceamento estatístico: idealmente, a coorte de amostras para validação de um exame diagnóstico deve mimetizar da forma mais próxima possível as taxas de doença observadas na população. Nódulos malignos representam cerca de 20-30% dos casos indeterminados. A coorte utilizada na validação do classificador molecular desenvolvido pela ONKOS apresentou 58% de amostras malignas, acima do observado na população (influenciando assim nos valores de especificidade e VPP). Além das limitações apresentadas, nós identificamos uma real oportunidade (e necessidade) de otimização e aprimoramento do classificador molecular piloto desenvolvido através da utilização de informações sobre o status de mutações e translocações, de forma a incrementar os resultados até então obtidos. Pretendemos otimizar e incrementar o poder de discriminação entre amostras benignas e malignas do nosso classificador molecular piloto de forma a obter resultados mais sensíveis e específicos, com foco na melhoria do Valor Preditivo Negativo (VPN), parâmetro estatístico que impacta de forma prática na redução do número de cirurgias desnecessárias. Realizaremos a otimização do algoritmo através da aplicação de diferentes estratégias de análise e categorização dos dados de mutações e translocações, assim como uma ampla validação multicêntrica utilizando proporções de amostras ideais. Visto que cerca de 48000 cirurgias de tireoidectomia são realizadas desnecessariamente por ano no Brasil e que estas geram um gasto de mais de R$ 135 milhões, o impacto clínico da redução deste número de cirurgias e a economia que o sistema de saúde como um todo pode obter, além de um preço mais acessível que os competidores por se tratar de uma tecnologia nacional, são fatores que contribuirão para o sucesso deste produto. Nossa equipe conta com muitos dos maiores pesquisadores em nódulos de tireoide do Brasil e argentina (AU)

Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Inteligência artificial a serviço de diagnóstico de câncer 
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