Pesquisadores da USP Ribeirão criam ferramenta com Inteligência Artificial capaz de prever agressividade do câncer
Pesquisadores da Faculdade de Medicina da USP em Ribeirão Preto (FMRP-USP), em parceria com cientistas da Poznan University of Medical Sciences, na Polônia, desenvolveram uma ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) capaz de prever a agressividade de diferentes tipos de câncer com base na expressão de proteínas.
Chamada de PROTsi, a plataforma foi criada para ajudar na análise de risco em pacientes com câncer. Ela analisa os dados das proteínas dos tumores e gera um índice que indica o quanto a doença pode crescer e resistir aos tratamentos.
Ao g1, Renan Santos Simões, doutorando da USP e primeiro autor do estudo, explicou que a novidade é vista como promissora para ajudar no diagnóstico do câncer e no planejamento de tratamentos personalizados.
Além disso, ele afirma que ela pode abrir caminho para o uso de remédios que já existem, a partir da identificação de proteínas ligadas aos tumores mais agressivos.
“Essa plataforma permite uma visão mais precisa do comportamento do tumor, e isso pode influenciar diretamente na forma como os médicos escolhem o tratamento. Estamos falando de um possível impacto direto na vida dos pacientes”.
A pesquisa foi publicada recentemente na revista científica Cell Genomics e contou com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
Análise de 11 tipos de câncer
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores analisaram proteínas de 1.134 amostras referentes a 11 tipos de câncer, com base em dados do Consórcio de Análise Proteômica Clínica de Tumores (CPTAC), um banco internacional de dados científicos. Entre os tumores analisados estão os de cabeça e pescoço, útero, mama, ovário, pulmão, rim, cérebro, cólon e pâncreas.
A partir da integração destes dados, a plataforma identificou padrões nas proteínas que tinham relação direta com a agressividade tumoral. O índice PROTsi, criado a partir da análise, apresentou grande desempenho na diferenciação entre células tumorais e não tumorais.
Como funciona a ferramenta
A PROTsi usa inteligência artificial para analisar proteínas de tumores e calcular um índice chamado grau de stemness, índice que mostra o quanto a célula cancerígena se parece com uma célula-tronco, que tem capacidade de se transformar em diferentes tipos de células do corpo.
O valor vai de zero (baixo) a um (alto): quanto mais próximo de um, mais agressivo tende a ser o câncer. Tumores com alto grau de stemness costumam resistir aos tratamentos e têm maior chance de recidiva, ou seja, são mais agressivos.
Segundo Simões, a escolha por usar dados de proteômica, e não só de DNA ou RNA, foi estratégica. Isso porque o DNA mostra o que a célula pode fazer, enquanto as proteínas revelam o que, de fato, está acontecendo no organismo naquele momento.
“O DNA é como um manual de instruções. O RNA mostra quais instruções estão sendo copiadas. Mas as proteínas são o que está sendo realmente produzido e usado pela célula. É como ver a fábrica funcionando, não só o projeto. Em outras palavras, a proteína é a molécula que executa as funções dentro da célula, então dá uma visão mais direta e funcional do que está acontecendo ali”.
Para a professora Tathiane Malta, orientadora do projeto e coordenadora do Laboratório de Multiômica e Oncologia Molecular da FMRP-USP, a escolha por usar dados de proteômica representa uma atualização importante do modelo.
Inteligência artificial na oncologia
Para os pesquisadores, a combinação entre ciência, medicina e inteligência artificial é um caminho sem volta. A integração de dados genéticos, de proteínas e algoritmos de IA deve se tornar cada vez mais comum no desenvolvimento de terapias personalizadas.
Fonte: g1