Uma equipe internacional de pesquisadores identificou um sistema de proteínas que explica por que alguns pacientes com câncer colorretal não respondem à quimioterapia. O transportador de cistina/glutamato Xc- protege as células tumorais contra estresse e morte celular; seu bloqueio em modelos de laboratório aumenta a sensibilidade à terapia. Além disso, os cientistas descobriram uma assinatura proteica específica nas superfícies dos tumores que poderia servir como biomarcador para detectar resistência antecipadamente. Os resultados, publicados na Molecular Oncology, podem permitir tratamentos personalizados e vão além do câncer de cólon, abrangendo doenças neurológicas.
O estudo, liderado por Michal Linial, Or Kakhlon e Keren Zohar da Universidade Hebraica de Jerusalém, e Ulf D. Kahlert e Marco Strecker da University Medicine Magdeburg, analisou tecidos tumorais e material saudável de 32 pacientes. Usando sequenciamento, histologia e organoides específicos do paciente, o gene SLC7A11 (xCT) foi identificado como fortemente superexpresso. Ele forma o transportador Xc– com um parceiro, que ajuda as células cancerígenas a lidar com o estresse oxidativo e a evitar a ferroptose – uma forma de morte celular programada.
Ao perturbar esse sistema em modelos e organoides, os tumores se tornaram mais vulneráveis a medicamentos. A análise bioinformática comparou tecidos tumorais e normais do mesmo paciente para minimizar a variabilidade interindividual e validou previsões funcionalmente. A assinatura proteica poderia capacitar os médicos a identificar casos resistentes precocemente e a empregar estratégias alternativas, como inibidores de Xc–.
O câncer colorretal é a terceira causa de morte relacionada ao câncer em todo o mundo; a resistência às terapias padrão diminui as chances de sobrevivência. As descobertas enfatizam o papel da evasão da ferroptose e a conectam a mecanismos de sobrevivência neuronal, com implicações para outros tipos de câncer ou neurodegeneração. A equipe planeja testes clínicos de novos inibidores e validações de biomarcadores para impulsionar a oncologia personalizada. Essa integração de dados específicos do paciente com modelos funcionais marca uma mudança de paradigma em direção a terapias mais precisas e eficazes.
Fonte
https://febs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/1878-0261.70129
