Análise do açúcar no corpo pode revelar diferentes tipos de câncer

Glicanos

No futuro, um exame da saliva poderá ser suficiente para detectar um câncer em estágio inicial de desenvolvimento, facilitando o tratamento e melhorando muito as chances de cura.

Pesquisadores da Universidade de Gotemburgo (Suécia) desenvolveram uma forma eficaz de interpretar mudanças nas moléculas de açúcar que ocorrem nas células cancerígenas. Basta então analisar o açúcar presente no corpo humano em busca dessas mudanças, usando-as como biomarcadores de várias doenças.

Os glicanos são um tipo de estrutura de molécula de açúcar que está ligada às proteínas das nossas células. A estrutura do glicano determina a função da proteína. E já se sabe há algum tempo que alterações na estrutura dos glicanos podem indicar inflamação ou doença no corpo.

Agora, Jon Lundstrom e seus colegas desenvolveram uma forma de distinguir diferentes tipos de alterações estruturais nos glicanos, o que pode fornecer uma resposta precisa ao que irá mudar numa doença específica.

“Queremos desenvolver um método analítico confiável e rápido para detectar o câncer, e também o tipo de câncer, através de uma amostra de sangue ou saliva. Acredito que poderemos realizar testes clínicos em amostras humanas dentro de 4 a 5 anos,” concluiu Bojar.

Há também uma busca incessante por uma vacina terapêutica contra o câncer

Exame otimizado por IA

Vários grupos de pesquisa estão estudando as subestruturas dos glicanos em busca dos chamados biomarcadores, que descrevem o que está errado. Mas todos os testes até agora apresentaram baixa sensibilidade e pouca confiabilidade porque os açúcares podem até ser diferentes, mas estão estruturalmente relacionados e, portanto, não são independentes uns dos outros.

A equipe resolveu isto analisando mais dados usando um programa de inteligência artificial.

“Nós analisamos dados de cerca de 220 pacientes com 11 tipos de câncer diagnosticados de forma diferente e identificamos diferenças na subestrutura do glicano dependendo do tipo de câncer. Ao permitir que o nosso método recentemente desenvolvido, otimizado por inteligência artificial, rodasse em grandes quantidades de dados, conseguimos encontrar estas ligações,” disse o professor Daniel Bojar, coordenador da equipe.