Pesquisadores da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP-USP), no Brasil, em parceria com cientistas da Universidade de Ciências Médicas de Poznań, na Polónia, desenvolveram uma ferramenta inovadora que utiliza Inteligência Artificial (IA) capaz de medir a agressividade de diferentes tipos de cancro.
A plataforma, denominada PROTsi, demonstrou a capacidade de prever a agressividade de alguns tipos de tumores através da análise de proteínas específicas, gerando um índice de “stemness”que varia de zero (baixo) a um (alto). O grau de stemness indica o quanto as células de um tumor se assemelham às células estaminais, uma vez que partilham a capacidade de dar origem a diferentes tipos de células.
De acordo com o site Canaltech, à medida que a doença progride, essas células cancerígenas tendem a tornar-se menos semelhantes ao tecido de origem, adquirindo uma aparência mais indiferenciada e a capacidade de se multiplicar indefinidamente.
A equipa da USP utilizou dados do Consórcio de Análise Proteómica Clínica de Tumores (CPTAC) relacionados com 11 tipos diferentes de cancro para desenvolver o índice de stemness com base no PROTsi. Os investigadores focaram-se nos seguintes tipos de cancro: mama, pulmão, rim, útero, cérebro (pediátrico e adulto), cabeça, pescoço, cólon, pâncreas, carcinoma espinocelular e adenocarcinoma.
Ao combinar estes dados com informações sobre as proteínas presentes em 207 células estaminais pluripotentes — células capazes de se transformar em (quase) qualquer tipo de tecido do corpo —, os investigadores identificaram proteínas associadas ao aumento da agressividade de alguns tumores. Como resultado, essas moléculas podem tornar-se alvos para o desenvolvimento de novos tratamentos contra o cancro. A ferramenta também pode contribuir para terapias mais personalizadas na luta contra a doença.
“Muitas dessas proteínas já são alvos de medicamentos disponíveis no mercado para pacientes com cancro e outras doenças. Podem ser testadas em estudos futuros com base nessa identificação. Chegamos a elas associando o fenótipo de pluripotência com a agressividade do tumor”, explicou Tathiane Malta, professora do Laboratório de Multiómica e Oncologia Molecular da FMRP-USP e uma das autoras do estudo.
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A ferramenta obteve resultados positivos em todos os tipos de cancro, mas os melhores resultados foram observados nas análises de cancro do útero, cabeça e pescoço.
“Procurámos desenvolver um modelo que pudesse ser aplicado a qualquer tipo de cancro, mas observámos que funciona melhor para alguns casos do que para outros. Estamos a disponibilizar uma base de dados para trabalhos futuros”, destacou Tathiane Malta.
Os resultados do estudo foram publicados na revista científica Cell Genomics.
