Modelo usa expressão proteica e inteligência artificial para índice de stemness.
O câncer é uma das principais causas de morte no mundo, afetando milhões de pessoas todos os anos. Com o aumento dos casos de câncer, a doença tem se mostrado cada vez mais complexa, desafiando a ciência na busca por avanços no diagnóstico e tratamento. A pesquisa sobre o câncer é fundamental para entender melhor a doença e desenvolver novas terapias.
A detecção precoce do tumor é crucial para o tratamento eficaz do câncer. A neoplasia maligna, também conhecida como carcinoma, é uma das formas mais comuns de câncer. A malignidade da doença pode variar dependendo do tipo de câncer e do estágio em que é detectado. É fundamental entender a doença para desenvolver novas estratégias de tratamento. Além disso, a inteligência artificial pode ser uma ferramenta valiosa na detecção e tratamento do câncer. Com a ajuda da tecnologia, os médicos podem desenvolver planos de tratamento mais personalizados e eficazes para combater a doença.
Avanços no Combate ao Câncer
Uma ferramenta inovadora, desenvolvida por pesquisadores da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP-USP) e da Polônia, pode contribuir significativamente para o processo de combate ao câncer. O modelo de aprendizado de máquina se mostrou capaz de prever a agressividade de alguns tipos de tumor por meio de proteínas específicas, gerando um índice para o grau de stemness que varia de baixo (zero) a alto (um). Conforme aumenta esse índice, o câncer tende a ser mais agressivo, resistente a medicamentos e propenso a recidivas. O grau de stemness se refere a quanto as células tumorais se assemelham a células-tronco pluripotentes, aquelas com capacidade de se transformar em quase todos os tipos de célula do organismo humano. Quanto mais a doença avança, menos as células malignas se parecem com o tecido do qual se originaram, se autorrenovando e com fenótipo indiferenciado.
Desenvolvimento da Ferramenta
Para desenvolver a ferramenta, os cientistas utilizaram conjuntos de dados do Consórcio de Análise Proteômica Clínica de Tumores (CPTAC, na sigla em inglês) referentes a 11 tipos de câncer e desenvolveram o índice de stemness baseado na expressão proteica (PROTsi). Foram analisadas mais de 1.300 amostras de casos de mama, ovário, pulmão – carcinoma de células escamosas e adenocarcinoma –, rim, útero, cérebro (pediátrico e adulto), cabeça e pescoço, cólon e pâncreas. Por meio da integração do PROTsi com dados proteômicos de 207 células-tronco pluripotentes, o grupo identificou proteínas que impulsionam a agressividade de alguns tipos desses tumores. Essas moléculas podem ser possíveis alvos para novas terapias gerais ou específicas. Com isso, a ferramenta também contribui para a personalização da terapia anticâncer, além do avanço do desenvolvimento clínico de tratamentos.
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Resultados e Perspectivas
Os achados do estudo, incluindo a validação dos resultados, foram publicados na revista científica Cell Genomics. Muitas dessas proteínas já são alvos de medicamentos disponíveis no mercado para pacientes de câncer e outras doenças. Podem ser testadas em trabalhos futuros a partir dessa identificação. ‘Chegamos a elas ao fazer a associação entre o fenótipo de stemness e a agressividade tumoral’, explica a professora Tathiane Malta, do Laboratório de Multiômica e Oncologia Molecular da FMRP-USP. Autora correspondente do artigo, juntamente com o professor Maciej Wiznerowicz, da Poznan University of Medical Sciences (Polônia), Malta tem apoio da FAPESP por meio do programa Apoio a Jovens Pesquisadores. Pelo trabalho desenvolvido ao longo dos anos, a professora foi uma das vencedoras, em 2022, de um prêmio que visa promover e reconhecer a participação feminina na ciência. Em 2018, Malta foi a primeira autora de um artigo divulgado na Cell, resultado de sua pesquisa de pós-doutorado, em que o grupo desenvolveu um índice stemness capaz de medir de forma objetiva o grau de similaridade de amostras tumorais com células-tronco pluripotentes, o que pode ser útil no combate ao câncer e outras neoplasias malignas. A inteligência artificial desempenha um papel fundamental nesse processo, permitindo a análise de grandes conjuntos de dados e a identificação de padrões que podem levar a novas terapias contra o câncer.
Fonte: @ Veja Abril
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