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O que é a Medicina Personalizada? Perfil genómico abrangente

De que forma maximizamos o potencial da medicina personalizada?

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Medicina Personalizada

A transição para a medicina personalizada

A prática clínica está a encaminhar-se para uma era de medicina personalizada na qual o conhecimento a nível molecular permite a seleção do tratamento em conformidade com o perfil genómico específico de cada tumor.1–3 Os cuidados oncológicos têm uma complexidade crescente com a identificação de um número cada vez maior de genes alvo e de opções de tratamento.4–8 Em 2017, havia mais de 700 moléculas em fase avançada de desenvolvimento, das quais 90% eram terapêuticas dirigidas.9 Para gerir esta complexidade crescente e concretizar o potencial da medicina personalizada é necessária uma abordagem inovadora ao diagnóstico clínico e à tomada de decisão.4,10
A transição para a medicina de precisão
Informação sobre o genoma

Identificar informação clinicamente relevante sobre o genoma

Existem quatro classes principais de alterações genómicas: substituições de bases, inserções/deleções, alterações no número de cópias e rearranjos de genes. Será que as atuais abordagens diagnósticas conseguem identificá-las a todas? As análises a um único biomarcador, que recorrem a técnicas correntes como PCR/IHC/ISH, e testes NGS hotspot a vários genes, correm o risco de não identificar todas as alterações genómicas que podem ser críticas para delinear o plano de tratamento do doente.4,11–13

Além disso biomarcadores “pan-tumorais”, como a carga mutacional do tumor (TMB) e a instabilidade de microssatélites (MSI), podem fornecer informação valiosa para ajudar a personalizar planos de tratamento. A MSI mostrou conseguir estimar a resposta à imunoterapia e a TMB está a revelar-se como outro potencial biomarcador para estimar a resposta à imunoterapia.14–19 A TMB só poderá ser determinada de forma eficaz com um perfil genómico abrangente.14,15

Informação relevante sobre o genoma
Avanço no Diagnóstico

Um avanço no diagnóstico e na tomada de decisão clínica

Garantir que os doentes oncológicos podem beneficiar das mais recentes abordagens terapêuticas requer o recurso a metodologias de diagnóstico inovadoras que suportem a tomada de decisão clínica. Metodologias que:

✓   Identifiquem alterações e assinaturas genómicas clinicamente relevantes

✓   Ofereçam suporte à tomada de decisão clínica

✓   Personalizem o plano de tratamento do doente

O perfil genómico abrangente é importante para garantir que os doentes podem beneficiar das mais recentes inovações terapêuticas.1,10,20

“As guidelines do NCCN aconselham fortemente a análise alargada do perfil molecular”

Linhas de orientação da NCCN para o CPNPC Versão 5, 201820

"Sempre que disponíveis, os painéis de sequenciação genómica abrangentes deverão ser utilizados em substituição de múltiplos testes de avaliação de um gene, para identificar outras opções de tratamento para além de EGFR, ALK, BRAF e ROS1."

Posição da ASCO às linhas de orientação de CAP/IASLC/AMP para o cancro do pulmão, 201821,22
Saiba mais sobre o perfil genómico abrangente Saiba mais sobre o perfil genómico abrangente

 

 

 

AMP = Association for Molecular Pathology | ALK = Anaplastic lymphoma kinase | ASCO = American Society of Clinical Oncology | BRAF = B-Raf proto-oncogene | CAP = College of American Pathologists | CPCNP = Cancro do Pulmão de Não-pequenas Células | EGFR = (Epidermal Growth Factor Receptor) Recetor do Fator de Crescimento Epidérmico | ISH = hibridização in situ  | IASLC = International Association for the Study of Lung Cancer | IHC = imuno-histoquímica | MSI = Instabilidade de microssatélites | NCCN = National Comprehensive Cancer Network | NGS = Sequenciação de Nova Geração | PCR = Reação em Cadeia da Polimerase | TMB = Carga Mutacional do Tumor.

 

References
  1. Rozenblum AB et al. J Thorac Oncol 2017; 12: 258–268.
  2. Schwaederle M, Kurzrock R. Oncoscience 2015; 2: 779–780.
  3. Mansinho A et al. Expert Rev Anticancer Ther 2017; 17: 563–565.
  4. Frampton GM et al. Nat Biotechnol 2013; 31: 1023–1031.
  5. Drilon A et al. Clin Cancer Res 2015; 21: 3631–3639.
  6. Hirsch FR et al. Lancet 2016; 388: 1012–1024.
  7. Baumgart M. Am J Hematol Oncol 2015; 11: 10–13.
  8. Chakravarty D et al. JCO Precis Oncol 2017; doi: 10.1200/PO.17.00011. 
  9. Global Oncology Trends Report 2018. Report by IQVIA Institute for Human Data Science. Available at: https://www.iqvia.com/-/media/iqvia/pdfs/institute-reports/global-oncology-trends-2018.pdf (Accessed March 2019).
  10. Gagan J, Van Allen EM. Genome Med 2015; 7: 80.
  11. Schrock AB et al. Clin Cancer Res 2016; 22: 3281–3285.
  12. Rankin A et al. Oncologist 2016; 21: 1306–1314.
  13. Suh JH et al. Oncologist 2016; 21: 684–691.
  14. Chalmers ZR et al. Genome Med 2017; 9: 34.
  15. Goodman AM et al. Mol Cancer Ther 2017; 16: 2598–2608.
  16. Le DT et al. N Engl J Med 2015; 372: 2509–2520.
  17. Johnson DB et al. Cancer Immunol Res 2016; 4: 959–967.
  18. Rizvi H et al. J Clin Oncol 2018; 36: 633–641.
  19. Hellmann MD et al. N Engl J Med 2018; 378: 2093–2104.
  20. NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology (NCCN Guidelines). Non-Small Lung Cancer. V.5.2018, 2018. Available at: https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/recently_updated.aspx (Accessed March 2019).
  21. Hellmann MD et al. N Engl J Med 2018; 378: 2093–2104.
  22. Lindeman NI et al. J Mol Diagn 2018; 20: 129–159.