Pesquisadores da USP Ribeirão criam ferramenta com Inteligência Artificial capaz de prever agressividade do câncer
Plataforma DeepProtGO foi desenvolvida em parceria com universidade da Polônia e analisa proteínas para prever comportamento clínico de 11 tipos de câncer. Estudo se destaca em tumores de cabeça e pescoço, o terceiro mais incidente no Brasil.
Pesquisadores da USP criam ferramenta com IA capaz de prever agressividade do câncer
Pesquisadores da USP criam ferramenta com IA 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 (veja vídeo acima).
Chamada de DeepProtGO, 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.
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.
Entre os tumores analisados, a plataforma teve desempenho positivo em todos, mas os melhores resultados foram observados nos tumores de endométrio (útero) e cabeça e pescoço.
COMO FUNCIONA A FERRAMENTA
A DeepProtGO 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.
Em 2018, publicamos na Cell Genomics [revista científica] um modelo baseado em dados de RNA e DNA. Agora, usamos proteínas. Como as proteínas são moléculas funcionais, conseguimos associá-las diretamente à biologia tumoral e ao potencial terapêutico.
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.
São milhares de proteínas por amostra. É impossível para um ser humano analisar isso sozinho com precisão. A inteligência artificial consegue lidar com esse volume e ainda identificar padrões que a gente não vê. Isso não substitui o médico, mas potencializa muito o que a ciência pode entregar para o paciente, afirma Simões.
Além disso, o grupo já iniciou testes com tumores renais e, em seguida, pretende avançar na aplicação prática para os casos de cabeça e pescoço. A expectativa é que, em alguns anos, ferramentas como o DeepProtGO estejam disponíveis em hospitais e centros de diagnóstico oncológico.
SOB a supervisão de Flávia Santucci
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