Correlation between tumor-associated M 1/M 2 macrophage ratio and NAC response in peripheral blood of patients with breast cancer

O câncer de mama continua sendo uma das doenças mais comuns e desafiadoras que afetam mulheres em todo o mundo. Quando os médicos tratam essa doença, frequentemente iniciam com um curso de quimioterapia antes da cirurgia, uma estratégia conhecida como quimioterapia neoadjuvante. O objetivo é encolher o tumor, tornando-o mais fácil de remover, e observar como o câncer responde aos medicamentos. O desfecho mais bem-sucedido dessa abordagem é chamado de resposta patológica completa, o que significa que, após o tratamento e a cirência, nenhuma célula cancerígena pode ser encontrada na mama ou nos linfonodos próximos. Pacientes que alcançam esse resultado geralmente vivem mais e têm uma chance melhor de permanecer livres do câncer. No entanto, nem toda paciente responde da mesma forma. Algumas veem seus tumores desaparecerem, enquanto outras não, e atualmente não existe uma maneira simples e não invasiva de prever quem responderá bem antes que o tratamento seja concluído. Os médicos muitas vezes precisam esperar até o final do curso de quimioterapia para saber se os medicamentos estão funcionando, o que pode deixar as pacientes submetidas a um tratamento ineficaz ou perdendo a chance de mudar para uma opção melhor mais cedo.

Para resolver esse problema, pesquisadores do Hospital Fenyang, na província de Shanxi, China, buscaram uma nova pista escondida dentro do próprio sistema imunológico do corpo. Eles se concentraram nos macrófagos, um tipo de glóbulo branco que atua como um "faxineiro" no corpo. Dentro de um tumor, essas células podem assumir duas personalidades muito diferentes. Um tipo, frequentemente chamado de tipo M1, combate o câncer e ajuda o sistema imunológico a atacar o tumor. O outro tipo, o tipo M2, na verdade ajuda o câncer a crescer e se esconder do sistema imunológico. O equilíbrio entre esses dois tipos de células é crucial. Os pesquisadores queriam saber se poderiam rastrear esse equilíbrio no sangue de uma paciente para prever se a quimioterapia funcionaria, sem a necessidade de realizar biópsias invasivas do próprio tumor. Eles também investigaram uma proteína específica chamada BEST1, que atua como uma etiqueta de identificação única em certas células imunológicas, para ver se ela poderia ajudar a distinguir entre células imunológicas normais e aquelas que foram influenciadas pelo tumor.

A equipe estudou oitenta mulheres com câncer de mama que estavam passando por seis rodadas de quimioterapia neoadjuvante seguidas de cirurgia. Eles dividiram as pacientes em dois grupos com base nos resultados finais de sua cirurgia: aquelas que alcançaram uma resposta completa, sem câncer remanescente, e aquelas que ainda apresentavam células cancerígenas. Antes, durante e após a quimioterapia, os pesquisadores coletaram amostras de sangue das pacientes. Eles também examinaram amostras de tecido dos tumores antes e depois do tratamento. Usando técnicas laboratoriais avançadas, eles contaram os diferentes tipos de macrófagos e mediram os níveis da proteína BEST1. Eles também utilizaram análise computacional de dados genéticos existentes para entender como essas células se comportam em nível molecular.

O estudo revelou um padrão claro. Nas pacientes que alcançaram uma resposta completa, a proporção de macrófagos combatentes em relação aos macrófagos auxiliares em seu sangue aumentou significamente após o início da quimioterapia. Ao mesmo tempo, o número de macrófagos carregando a proteína BEST1, que os pesquisadores identificaram como células associadas ao tumor, também aumentou. Essa mudança ocorreu precocemente no processo de tratamento, sugerindo que o sangue estava refletindo o que estava acontecendo dentro do tumor. Em contraste, as pacientes que não responderam bem à quimioterapia mostraram a tendência oposta. O sangue delas mostrou uma diminuição nos macrófagos combatentes e uma queda nas células positivas para BEST1. Os pesquisadores descobriram que essa mudança no sangue correspondia às mudanças que viram no tecido tumoral real, confirmando que um simples exame de sangue poderia espelhar o ambiente complexo dentro do tumor.

Curiosamente, o estudo descobriu que simplesmente contar o número total de macrófagos não fornecia informações úteis. A contagem total diminuiu em ambos os grupos de pacientes, independentemente de estarem melhorando ou piorando. Isso descartou a ideia de que o mero número dessas células era o fator determinante. Em vez disso, o tipo específico de célula e seu comportamento eram o que importava. Os pesquisadores também observaram outros fatores, como a idade da paciente, o tamanho do tumor e o tipo genético específico do câncer. Eles descobriram que o tamanho do tumor e se ele havia se espalhado para os linfonodos antes do início do tratamento foram os únicos fatores tradicionais que predisseram o desfecho. Coisas como a idade da paciente ou o subtipo molecular específico do câncer não mostraram uma ligação forte com o sucesso do tratamento neste grupo de pacientes.

As descobertas sugerem que a proteína BEST1 serve como um marcador confiável para identificar as células imunológicas específicas que estão interagindo com o tumor. Ao rastrear a proporção dessas células no sangue, os médicos podem ser capazes de ver precocemente se um regime de quimioterapia é eficaz. Se o sangue mostrar um deslocamento para o tipo de macrófago que combate o câncer, isso indica que o tratamento está funcionando. Se o equilíbrio se deslocar para o outro lado, sugere que o câncer está resistindo aos medicamentos. Essa abordagem oferece uma maneira de monitorar o progresso do tratamento sem a necessidade de cirurgias ou biópsias repetidas e invasivas. Embora o estudo seja um passo significativo à frente, os pesquisadores reconhecem que mais trabalho é necessário para confirmar esses resultados em grupos maiores de pacientes e para compreender totalmente o papel exato que a proteína BEST1 desempenha nesse processo. No entanto, a descoberta aponta para um futuro onde um simples exame de sangue poderá guiar decisões de tratamento, ajudando a poupar as pacientes de terapias ineficazes e garantindo que recebam o cuidado certo no momento certo.