Desvendando os pequenos segredos do linfoma canino: oncologia de precisão para prognóstico em cães

• Processo: 24/08666-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Medicina Veterinária
• Pesquisador responsável: Heidge Fukumasu
• Beneficiário: Jéssika Cristina Chagas Lesbon
• Instituição Sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/09378-5 - Desenvolvimento de terapias e ferramentas inovadoras para oncologia veterinária, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizado computacional Epigenômica MicroRNAs
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aprendizado de máquinas | epigenética | linfoma multicêntrico canino | miRNAs | oncologia veterinária de precisão | teste prognóstico | Biologia Molecular; Epigenética; Oncologia

Resumo

A avaliação da expressão de miRNAs relacionados ao câncer tem favorecido o desenvolvimento de testes diagnósticos e prognósticos de precisão. O linfoma multicêntrico é o câncer hematopoiético mais frequente nos cães e apresenta comportamento muito variável, visto que pacientes diagnosticados com o mesmo subtipo histológico, podem apresentar resposta terapêutica e sobrevida diferentes. Portanto, o objetivo do presente projeto será desenvolver um teste prognóstico baseado na detecção de miRNAs capazes de predizer a sobrevida de cães com linfoma multicêntrico utilizando a técnica de RT-PCR em tempo real. Para isso, foi feita uma etapa de prospecção através da revisão sistemática de literatura para determinação dos principais miRNAs descritos para linfoma canino. Em seguida, será realizado uma etapa de filtragem para determinar a expressão dos miRNAs em 40 amostras de linfoma multicêntrico canino em amostras de citologia obtidas por punção aspirativa (PBA) e em 15 amostras controle de linfonodos periféricos não tumorais de cães. Posteriormente, será realizada uma análise entre a detecção dos miRNAs e os índices de sobrevida global (SG) e tempo livre de doença (TLD) aliados aos indicadores clínicos dos pacientes. Esses elementos serão utilizados para compor o conjunto de dados do algoritmo da metodologia de aprendizado de máquinas para o desenvolvimento do teste. Desta forma, este teste objetivará fornecer resultados imediatos, informando o prognóstico desde a primeira consulta, visando aprimorar a terapia e facilitar as decisões clínicas veterinárias.