Vírus da
doença é testado como ferramenta para tratar tumores agressivos do sistema
nervoso central
Quando o vírus zika pegou o Brasil de surpresa, no final de 2015,
provavelmente já circulara silencioso pelo país por pouco mais de dois anos.
Razoavelmente silencioso, porque apesar de causar alguma febre, dor no corpo e
nas articulações, manchas no corpo, entre outros sintomas da doença que
escapava ao diagnóstico pela semelhança com dengue e chikungunya, nada se
compara ao dramático nascimento de crianças com problemas no desenvolvimento do
cérebro – a microcefalia fetal. Agora surgem formas mais rápidas, confiáveis e
práticas de diagnosticar o vírus, permitindo antecipar tratamento e medidas de
saúde pública. E quanto à sua capacidade neurodestruidora, que tal usá-la em
benefício próprio?
É a ideia do grupo da geneticista Mayana Zatz, do Instituto de
Biociências da Universidade de São Paulo (IB-USP) e coordenadora do Centro de
Pesquisas do Genoma Humano e Células-Tronco (Cegh-CEL), um dos Centros de
Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid) apoiados pela FAPESP. Em artigo publicado
no final de abril na revista Cancer Research, os pesquisadores
mostraram, em camundongos, que o vírus zika pode ser usado como ferramenta no
tratamento de tumores humanos agressivos do sistema nervoso central. É a
primeira vez que isso foi feito em um modelo vivo.
Mayana coordenou a investigação ao lado de Oswaldo Keith Okamoto,
também do IB-USP e do Cegh-CEL. “Nossos estudos e de outros grupos mostraram
que o vírus zika causa microcefalia porque infecta e destrói as células-tronco
neurais do feto, impedindo que novos neurônios sejam formados. Foi então que
tivemos a ideia de investigar se também atacaria as células-tronco tumorais do
sistema nervoso central”, diz Okamoto.
Os experimentos começaram in vitro com três linhagens tumorais
humanas que causam câncer no sistema nervoso central. Os pesquisadores
acrescentaram quantidades crescentes do vírus às células tumorais em cultura e
acompanharam por meio de microscopia de imunofluorescência. “Observamos que
pequenas quantidades do zika eram suficientes para infectar as células de
tumores do sistema nervoso central. As de próstata chegaram a ser infectadas,
mas em uma proporção muito menor”, ele relata. Ao comparar o efeito em
células-tronco neurais sadias – obtidas a partir de células-tronco
pluripotentes induzidas (IPS, células adultas reprogramadas em laboratório para
se comportarem como células-tronco) – e tumorais, verificaram que o vírus é
mais eficiente em destruir estas últimas. “Também expusemos neurônios maduros
ao vírus e vimos que eles não foram infectados ou destruídos pelo patógeno”,
acrescenta Okamoto. “Essa é uma ótima notícia, uma vez que nosso objetivo é destruir
especificamente células tumorais”, completa Mayana.
Passando aos ensaios com camundongos portadores de tumores humanos no
encéfalo, uma parte dos animais recebeu uma injeção com pequena dose de zika e,
no grupo tratado, houve uma redução significativa do volume tumoral. O grupo
pretende avançar para ensaios clínicos. “A ideia seria começar com dois ou três
pacientes que não respondem aos tratamentos convencionais e, se a estratégia
funcionar, estender para um grupo maior”, propõe Mayana. O grupo submeteu uma
patente com o protocolo terapêutico adotado em roedores.
Aprendizado de máquina
O vírus zika também foi o ponto de partida para desenvolver uma plataforma capaz de diagnosticar diversas doenças por meio de marcadores metabólicos no sangue de pacientes. “Nesse caso, a precisão diagnóstica ultrapassa 95%”, afirma o farmacologista Rodrigo Ramos Catharino, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). “Uma das grandes vantagens é que o método não perde a sensibilidade mesmo se o vírus sofrer mutações.”
O vírus zika também foi o ponto de partida para desenvolver uma plataforma capaz de diagnosticar diversas doenças por meio de marcadores metabólicos no sangue de pacientes. “Nesse caso, a precisão diagnóstica ultrapassa 95%”, afirma o farmacologista Rodrigo Ramos Catharino, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). “Uma das grandes vantagens é que o método não perde a sensibilidade mesmo se o vírus sofrer mutações.”
O método alia a tecnologia de espectrometria de massas, que permite
identificar dezenas de milhares de moléculas presentes no soro sanguíneo, com
um algoritmo de inteligência artificial capaz de encontrar padrões associados a
enfermidades – tanto de origem viral como bacteriana, fúngica e até mesmo
genética. Os resultados, parte do doutorado do farmacologista Carlos Melo e
publicados em abril na revista Frontiers in Bioengineering and
Biotechnology, revelam a capacidade de detectar o vírus mesmo 30 dias após
o início da infecção. “Nenhum kit para diagnóstico disponível tem sensibilidade
para detectar a infecção pelo zika após o término da fase aguda. Nosso método
poderia ser útil, por exemplo, para analisar bolsas de sangue para transfusão”,
comenta Catharino.
Em campo
Enquanto o vírus zika pode ser reconhecido e até útil em laboratório, no mundo externo ele ainda é difícil de ser detectado com a agilidade necessária para se minimizar os efeitos maléficos.
Enquanto o vírus zika pode ser reconhecido e até útil em laboratório, no mundo externo ele ainda é difícil de ser detectado com a agilidade necessária para se minimizar os efeitos maléficos.
Resultados promissores para uso em campo vêm do grupo da geneticista
iraniana-americana Pardis Sabeti, do Instituto Broad, nos Estados Unidos,
conforme publicado em abril na revista Science. A virologista
Catherine Freije, doutoranda na Universidade Harvard, e o biólogo de sistemas
Cameron Myhr-vold, em estágio de pós-doutorado no Broad, estiveram à frente do
trabalho, que aprimorou a plataforma de diagnóstico Sherlock (sigla para
Desbloqueio Enzimático Específico de Alta Sensibilidade), desenvolvida por
outro grupo do mesmo instituto. O método modificado foi batizado como Hudson
(sigla de Aquecendo Amostras Diagnósticas não Extraídas para Obliterar
Nucleases) e permite detectar RNA e DNA por meio de uma reação enzimática que
pode ser feita até em tiras de papel, longe do laboratório. Isso foi possível
graças a um tratamento químico e térmico que inativa enzimas que, de outra
forma, degradariam os alvos genéticos.
O conjunto Sherlock-Hudson reconhece vírus na amostra – sangue, saliva
ou urina – graças ao sistema Crispr-Cas13, capaz de encontrar sequências no
genoma viral de maneira muito específica, encaixando apenas se houver uma
concordância alta entre o alvo e o modelo transportado pelo sistema. “Esse
sistema é único na família Crispr porque, quando uma sequência é reconhecida, a
enzima Cas13 consegue romper uma sequência adicional de RNA”, a dupla de
autores explicou em e-mail assinado conjuntamente. “Isso é particularmente útil
no contexto do diagnóstico porque podemos introduzir moléculas-repórter que
criam uma marca fluorescente ou visual quando quebradas.”
O método detectou, em menos de duas horas, os vírus causadores da febre
zika e da dengue em amostras de pacientes brasileiros coletadas entre 2015 e
2016 no âmbito de um projeto coordenado pelo virologista Maurício Lacerda
Nogueira, da Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (Famerp). “Dengue e
zika são vírus muito parecidos, que frequentemente apresentam resultados
cruzados nos testes. Essa plataforma Sherlock diagnosticou com 100% de acerto
mesmo as amostras positivas para mais de um vírus”, afirma Nogueira.
Ele diz que esse tipo de tecnologia permite adaptar o teste para se
adequar às necessidades. “Caso surja uma epidemia com um vírus novo, é possível
rapidamente desenvolver o kit com os reagentes e levá-lo ao local. Porém, ainda
estamos a alguns anos de uma aplicação comercial.” O reconhecimento detalhado
de sequências genéticas pode permitir discriminar mutações específicas, como em
proteínas associadas ao desenvolvimento de microcefalia fetal, ou rastrear a
origem geográfica da linhagem presente em um paciente. O método está em fase de
aprimoramento e pode ser complementar a outros já desenvolvidos, como o sistema
de sequenciamento do projeto ZiBRA (ver Pesquisa FAPESP nº 256).
Com colaboração de Maria Guimarães
Projetos
1. CEGH-CEL – Centro de Estudos do Genoma Humano e de Células-Tronco (nº 13/08028-1); Modalidade Centro
2. Estudo epidemiológico da dengue (sorotipos 1 a 4) em coorte prospectiva de São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil, durante 2014 a 2018 (nº 13/21719-3); Modalidade Projeto Temático; Pesquisador responsável Maurício Lacerda Nogueira (Famerp); Investimento R$ 2.893.092,30.
3. Metabolômica e lipidômica do Zika vírus, do mosquito ao paciente (nº 16/17066-2); Modalidade Bolsa de Doutorado; Pesquisador responsável Rodrigo Ramos Catharino (Unicamp); Bolsista Carlos Fernando Odir Rodrigues Melo InvestimentoR$ 108.420,39.
1. CEGH-CEL – Centro de Estudos do Genoma Humano e de Células-Tronco (nº 13/08028-1); Modalidade Centro
2. Estudo epidemiológico da dengue (sorotipos 1 a 4) em coorte prospectiva de São José do Rio Preto, São Paulo, Brasil, durante 2014 a 2018 (nº 13/21719-3); Modalidade Projeto Temático; Pesquisador responsável Maurício Lacerda Nogueira (Famerp); Investimento R$ 2.893.092,30.
3. Metabolômica e lipidômica do Zika vírus, do mosquito ao paciente (nº 16/17066-2); Modalidade Bolsa de Doutorado; Pesquisador responsável Rodrigo Ramos Catharino (Unicamp); Bolsista Carlos Fernando Odir Rodrigues Melo InvestimentoR$ 108.420,39.
Artigos científicos
KAID, C. et al. Zika virus selectively kills aggressive human embryonal CNS tumor cells in vitro and in vivo. Cancer Research. on-line 26 abr. 2018.
MYHRVOLD, C. et al. Field-deployable viral diagnostics using CRISPR-Cas13. Science. v. 360, n. 6387, p. 444-8. 27 abr. 2018.
MELO, C. F. O. R. et al. A machine learning application based in random forest for integrating mass spectrometry-based metabolomic data: A simple screening method for patients with zika vírus. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. on-line. 11 abr. 2018.
KAID, C. et al. Zika virus selectively kills aggressive human embryonal CNS tumor cells in vitro and in vivo. Cancer Research. on-line 26 abr. 2018.
MYHRVOLD, C. et al. Field-deployable viral diagnostics using CRISPR-Cas13. Science. v. 360, n. 6387, p. 444-8. 27 abr. 2018.
MELO, C. F. O. R. et al. A machine learning application based in random forest for integrating mass spectrometry-based metabolomic data: A simple screening method for patients with zika vírus. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. on-line. 11 abr. 2018.
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