Testes Genéticos: Novo horizonte na Medicina Personalizada Os seres humanos são indivíduos únicos. Com a exceção dos gêmeos idênticos, nossos genomas são únicos também. Apesar de todos sermos geneticamente muito semelhantes, há pequenas diferenças no DNA que são particulares de cada um e que nos tornam únicos em termos de saúde, doença e da nossa resposta a determinados tratamentos. As variações naturais (polimorfismos do DNA) encontradas nos nossos genes desempenham um papel no nível de risco de desenvolvermos ou não determinadas doenças. A combinação dessas variações em diversos genes – juntamente com numerosos fatores externos, tais como o ambiente, a dieta e o exercício – afetam o risco de cada indivíduo. As variações genéticas naturais também fazem parte da razão pela qual os mesmos fármacos funcionam bem em determinado indivíduo e não em outro. As variações do DNA podem levar a diferenças na forma como os fármacos são absorvidos, metabolizados e usados pelo corpo. A compreensão dessas variações genéticas e das suas interações com os fatores ambientais auxilia aos pesquisadores a produzir melhores diagnósticos e fármacos e aos médicos a escolher melhor os tratamentos e doses, com base nas necessidades individuais do paciente, caracterizando assim esta nova abordagem de diagnóstico e tratamento como Medicina Personalizada. A Medicina Personalizada se utiliza dos novos métodos de análise molecular do genoma humano para administrar melhor o tratamento de doenças ou da predisposição às doenças apresentada pelo paciente. Esta abordagem inovadora tem por objetivo alcançar melhores resultados na prática clínica, ajudando os médicos e pacientes a escolher as formas de tratamento da doença com maior probabilidade de sucesso, dentro do contexto do perfil genético individual e ambiental do paciente. Estes objetivos são alcançados através de programas de rastreamento genético que diagnosticam com precisão doenças e seus subtipos, ou ajudam os médicos a selecionar o tipo e dose de medicação mais adequada para determinado grupo de pacientes. Os tratamentos podem incluir a administração de uma terapia farmacológica, bem como recomendações de mudanças no estilo de vida que podem retardar o início de uma doença ou reduzir seu impacto. Os testes de diagnóstico molecular já estão sendo utilizados na prática clínica, seja para identificar aquelas pacientes com câncer de mama e de cólon que têm maior probabilidade de se beneficiar dos novos tratamentos, seja para as pacientes recentemente diagnosticadas com câncer de mama invasivo em estágio inicial que poderão agora ser testadas quanto à probabilidade de recorrência. Em outro exemplo, o teste genético para pacientes com cardiopatias hereditárias pode ajudar os médicos a definir a linha de tratamento para a hipertensão que será prescrita e assim maximizar o benefício e minimizar os efeitos colaterais graves. O paradigma da medicina personalizada pode ser ilustrado da seguinte maneira: Esta seta reflete o fluxo atual e os pontos de intervenção que sofreriam mudanças à medida que a medicina for se tornando mais personalizada. O teste de detecção precoce continuará baseado no risco da população em geral (ex.: mamografias), enquanto as novas formas de avaliação de risco serão incorporadas (ex.: determinações de quais mulheres são portadoras de uma mutação genética que aumenta seu risco de desenvolver câncer). Apesar de a verdadeira prevenção precisar ocorrer antes que os sintomas da doença estejam presentes, uma melhor avaliação do risco permite a aplicação de um monitoramento mais dirigido (ou seja, mulheres com essa variação genética deveriam fazer mamografias com maior freqüência); seguidos do diagnóstico baseado nos sintomas, através do qual o monitoramento molecular pode, possivelmente, identificar os subtipos da doença que não podem ser determinados clinicamente. Esse diagnóstico pode ou não levar a uma terapia dirigida, mas de qualquer maneira, também é possível se beneficiar das melhorias no monitoramento da resposta do paciente a determinada terapia. Estas novas tecnologias utilizam o DNA do paciente retirado de células da mucosa bucal para detectar alterações genéticas em indivíduos com risco elevado para várias doenças complexas como câncer de pulmão, câncer de próstata, doenças cardiovasculares, e diabetes entre outras. Alguns destes testes auxiliam os médicos a prescrever uma terapia mais eficaz para os indivíduos, com base em seus perfis genéticos. Outros testes são preditivos e medem a susceptibilidade a doenças hereditárias aonde o ambiente ou o comportamento podem desencadear o aparecimento da doença nas pessoas geneticamente mais vulneráveis. Referências selecionadas: 1. Gretarsdottir, S., et al. Genome-wide association study identifies a sequence variant within the DAB2IP gene conferring susceptibility to abdominal aortic aneurysm. Nat Genet. 2010 Aug;42(8):692-7. Epub 2010 Jul 11. PubMed PMID: 20622881. 2. Helgadottir, A., et al. A common variant on chromosome 9p21 affects the risk of myocardial infarction. Science. 2007 Jun 8;316(5830):1491-3. Epub 2007 May 3. PubMed PMID: 17478679. 3. Wild P.S., et al. A genome-wide association study identifies LIPA as a susceptibility gene for coronary artery disease. Circ Cardiovasc Genet. 2011 Aug 1;4(4):403-12. Epub 2011 May 23. PubMed PMID: 21606135; PubMed Central PMCID: PMC3157552. 4. Samani, N.J., et al. Genomewide association analysis of coronary artery disease. N Engl J Med. 2007 Aug 2;357(5):443-53. Epub 2007 Jul 18. PubMed PMID: 17634449; PubMed Central PMCID: PMC2719290. 5. Yasuno, K., et al.Genome-wide association study of intracranial aneurysm identifies three new risk loci. Nat Genet. 2010 May;42(5):420-5. Epub 2010 Apr 4. PubMed PMID: 20364137; PubMed Central PMCID:PMC2861730. 6. Bilguvar, K., et al. Susceptibility loci for intracranial aneurysm in European and Japanese populations. Nat Genet. 2008 Dec;40(12):1472-7. Epub 2008 Nov 9. PubMed PMID: 18997786; PubMed Central PMCID: PMC2682433. 7. Gudbjartsson, D.F., et al. Variants conferring risk of atrial fibrillation on chromosome 4q25. Nature. 2007 Jul 19;448(7151):353-7. Epub 2007 Jul 1. PubMed PMID: 17603472. 8. Gretarsdottir, S., et al. Risk variants for atrial fibrillation on chromosome 4q25 associate with ischemic stroke. Ann Neurol. 2008 Oct;64(4):402-9. PubMed PMID: 18991354. 9. Benjamin, E.J., et al. Variants in ZFHX3 are associated with atrial fibrillation in individuals of European ancestry. Nat Genet. 2009 Aug;41(8):879-81. Epub 2009 Jul 13. PubMed PMID: 19597492; PubMed Central PMCID: PMC2761746. 10. Juul, K., et al.. Factor V Leiden and the risk for venous thromboembolism in the adult Danish population. Ann Intern Med. 2004 Mar 2;140(5):330-7. PubMed PMID: 14996674. 11. De Stefano, V., et al. The risk of recurrent deep venous thrombosis among heterozygous carriers of both factor V Leiden and the G20210A prothrombin mutation. N Engl JMed. 1999 Sep 9;341(11):801-6. PubMed PMID: 10477778. 12. Steinthorsdottir V., et al. A variant in CDKAL1 influences insulin response and risk of type 2 diabetes. Nat Genet. 2007 Jun;39(6):770-5. Epub 2007 Apr 26. PubMed PMID: 17460697. 13. Diabetes Genetics Initiative of Broad Institute of Harvard and MIT, Lund University, and Novartis Institutes of BioMedical Research, Saxena, R., Voight, B.F., Lyssenko, V., et al. Genome-wide association analysis identifies loci for type 2 diabetes and triglyceride levels. Science. 2007 Jun 1;316(5829):1331-6. Epub 2007 Apr 26. PubMed PMID: 17463246. 14. Scott, L.J., et al. A genome-wide association study of type 2 diabetes in Finns detects multiple susceptibility variants. Science. 2007 Jun 1;316(5829):1341-5. Epub 2007 Apr 26. PubMed PMID: 17463248; PubMed Central PMCID: PMC3214617. 15. Voight, B.F., et al. Twelve type 2 diabetes susceptibility loci identified through large-scale association analysis. Nat Genet. 2010 Jul;42(7):579-89. Erratum in: Nat Genet. 2011 Apr;43(4):388. PubMed PMID: 20581827; PubMed Central PMCID: PMC3080658. 16. Timpson N.J., et al. Adiposity-related heterogeneity in patterns of type 2 diabetes susceptibility observed in genome-wide association data. Diabetes. 2009 Feb;58(2):505-10. Epub 2008 Dec 3. PubMed PMID: 19056611; PubMed Central PMCID: PMC2628627.