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Com o aumento dos casos de c\u00e2ncer no mundo, a doen\u00e7a tem se mostrado cada vez mais complexa, desafiando a ci\u00eancia na busca por avan\u00e7os no diagn\u00f3stico e tratamento. Nesse cen\u00e1rio, a intelig\u00eancia artificial (IA) vem sendo uma aliada em modelos de predi\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de casos. Uma ferramenta desenvolvida por pesquisadores da Faculdade de Medicina de Ribeir\u00e3o Preto da Universidade de S\u00e3o Paulo (FMRP-USP) e da Pol\u00f4nia pode contribuir nesse processo.<\/p>\n
O modelo de aprendizado de m\u00e1quina se mostrou capaz de prever por meio de prote\u00ednas espec\u00edficas a agressividade de alguns tipos de tumor, gerando um \u00edndice para o grau de\u00a0stemness<\/em>\u00a0que varia de baixo (zero) a alto (um). Conforme aumenta esse \u00edndice, o c\u00e2ncer tende a ser mais agressivo, resistente a medicamentos e propenso a recidivas.<\/p>\n O grau\u00a0stemness<\/em>\u00a0se refere a quanto as c\u00e9lulas tumorais se assemelham a c\u00e9lulas-tronco pluripotentes, aquelas com capacidade de se transformar em quase todos os tipos de c\u00e9lula do organismo humano. Quanto mais a doen\u00e7a avan\u00e7a, menos as c\u00e9lulas malignas se parecem com o tecido do qual se originaram, se autorrenovando e com fen\u00f3tipo indiferenciado.<\/p>\n Para desenvolver a ferramenta, os cientistas utilizaram conjuntos de dados do Cons\u00f3rcio de An\u00e1lise Prote\u00f4mica Cl\u00ednica de Tumores (CPTAC, na sigla em ingl\u00eas) referentes a 11 tipos de c\u00e2ncer e desenvolveram o \u00edndice de\u00a0stemness<\/em>\u00a0baseado na express\u00e3o proteica (PROTsi). Foram analisadas mais de 1.300 amostras de casos de mama, ov\u00e1rio, pulm\u00e3o \u2013 carcinoma de c\u00e9lulas escamosas e adenocarcinoma \u2013, rim, \u00fatero, c\u00e9rebro (pedi\u00e1trico e adulto), cabe\u00e7a e pesco\u00e7o, c\u00f3lon e p\u00e2ncreas.<\/p>\n Por meio da integra\u00e7\u00e3o do PROTsi com dados prote\u00f4micos de 207 c\u00e9lulas-tronco pluripotentes, o grupo identificou prote\u00ednas que impulsionam a agressividade de alguns tipos desses tumores. Essas mol\u00e9culas podem ser poss\u00edveis alvos para novas terapias gerais ou espec\u00edficas. Com isso, a ferramenta tamb\u00e9m contribui para a personaliza\u00e7\u00e3o da terapia antic\u00e2ncer, al\u00e9m do avan\u00e7o do desenvolvimento cl\u00ednico de tratamentos.<\/p>\n Os achados do estudo, incluindo a valida\u00e7\u00e3o dos resultados, foram\u00a0publicados\u00a0na revista cient\u00edfica\u00a0Cell Genomics<\/em>.<\/p>\n \u201cMuitas dessas prote\u00ednas j\u00e1 s\u00e3o alvos de medicamentos dispon\u00edveis no mercado para pacientes de c\u00e2ncer e outras doen\u00e7as. Podem ser testadas em trabalhos futuros a partir dessa identifica\u00e7\u00e3o. Chegamos a elas ao fazer a associa\u00e7\u00e3o entre o fen\u00f3tipo de\u00a0stemness<\/em>\u00a0e a agressividade tumoral\u201d, explica \u00e0\u00a0Ag\u00eancia FAPESP\u00a0a professora\u00a0Tathiane Malta<\/a>, do Laborat\u00f3rio de Multi\u00f4mica e Oncologia Molecular da FMRP-USP.<\/p>\n Autora correspondente do artigo, juntamente com o professor Maciej Wiznerowicz, da Poznan University of Medical Sciences (Pol\u00f4nia), Malta tem apoio da FAPESP por meio do programa Apoio a Jovens Pesquisadores (projetos\u00a019\/14928-1<\/a>\u00a0e\u00a018\/00583-0<\/a>).<\/p>\n Pelo trabalho desenvolvido ao longo dos anos, a professora foi uma das vencedoras, em 2022, de um pr\u00eamio que visa promover e reconhecer a participa\u00e7\u00e3o feminina na ci\u00eancia.<\/p>\n Em 2018, Malta foi a primeira autora de um artigo\u00a0divulgado\u00a0na\u00a0Cell<\/em>, resultado de sua pesquisa de p\u00f3s-doutorado, em que o grupo desenvolveu um \u00edndice\u00a0stemness<\/em>\u00a0capaz de medir de forma objetiva o grau de similaridade de amostras tumorais com c\u00e9lulas-tronco pluripotentes.<\/p>\n \u201c\u00c0 \u00e9poca desenvolvemos o algoritmo baseado em aprendizado de m\u00e1quina usando o banco p\u00fablico de tumores mantido pelo\u00a0The Cancer Genome Atlas<\/em>\u00a0(TCGA<\/a>), nos Estados Unidos. Nos baseamos em dados de express\u00e3o g\u00eanica, quantificando RNA, e de epigen\u00f4mica, com metila\u00e7\u00e3o no DNA. Agora trabalhamos com o banco do CPTAC, baseado em prote\u00f4mica, e fizemos um\u00a0update<\/em>\u00a0com as an\u00e1lises de prote\u00edna, uma mol\u00e9cula funcional que se enquadra em possibilidades de tratamento e aplica\u00e7\u00e3o cl\u00ednica\u201d, completa Malta.<\/p>\n Nos resultados obtidos agora, o PROTsi correlacionou-se positivamente com escores de\u00a0stemness<\/em>\u00a0baseados em transcriptomas previamente publicados, incluindo o modelo de 2018. Foi mais eficaz, por exemplo, na distin\u00e7\u00e3o entre amostras tumorais e n\u00e3o tumorais.<\/p>\n Para\u00a0Renan Santos Sim\u00f5es<\/a>, orientando de Malta e que divide a primeira autoria do artigo com Iga Ko\u0142odziejczak-Guglas, do International Institute for Molecular Oncology (Pozna\u0144), o avan\u00e7o obtido na caracteriza\u00e7\u00e3o do\u00a0stemness<\/em>, considerando os n\u00edveis de prote\u00edna e suas modifica\u00e7\u00f5es, abre caminho para uma compreens\u00e3o mais profunda da progress\u00e3o tumoral e dos mecanismos de resist\u00eancia \u00e0s terapias atuais.<\/p>\n \u201cA ci\u00eancia avan\u00e7a aos poucos, de forma cuidadosa e constru\u00edda em muitas m\u00e3os. \u00c9 gratificante perceber que estamos contribuindo com esse processo. \u00c9 isso que nos motiva: saber que o que fazemos hoje pode significar uma diferen\u00e7a real para os pacientes, aprimorando os tratamentos e a qualidade de vida\u201d, afirma Sim\u00f5es,\u00a0bolsista<\/a>\u00a0da Fapesp. A pesquisa contou ainda com a participa\u00e7\u00e3o do brasileiro\u00a0Emerson de Souza Santos<\/a>, tamb\u00e9m aluno de Malta.<\/p>\n No \u00faltimo Dia Mundial do C\u00e2ncer, lembrado em 4 de fevereiro, a Organiza\u00e7\u00e3o Mundial da Sa\u00fade (OMS) alertou que 40 pessoas por minuto recebem diagn\u00f3stico da doen\u00e7a no mundo, tendo de se submeter a tratamentos oncol\u00f3gicos.<\/p>\n Uma das principais causas de morte, os tumores t\u00eam afetado mais a popula\u00e7\u00e3o jovem. Estudo\u00a0publicado\u00a0em 2023 na\u00a0BMJ Oncology<\/em>\u00a0pontou que a incid\u00eancia de c\u00e2ncer de in\u00edcio precoce em adultos com menos de 50 anos cresceu 79% entre 1990 e 2019, al\u00e9m de aumento de 28% dos \u00f3bitos. Foram analisados 29 tipos de c\u00e2ncer em 204 pa\u00edses.<\/p>\n No Brasil, o Instituto Nacional de C\u00e2ncer (Inca) estima que haja 704 mil novos registros por ano no tri\u00eanio 2023-2025. De acordo com a publica\u00e7\u00e3o\u00a0Estimativa 2023 \u2013 Incid\u00eancia de C\u00e2ncer no Brasil<\/em>, os tumores malignos mais comuns s\u00e3o o de pele n\u00e3o melanoma (31% do total de casos), seguido de mama feminina (10,5%), pr\u00f3stata (10%), c\u00f3lon e reto (6,5%), pulm\u00e3o (4,6%) e est\u00f4mago (3%).<\/p>\n No processo de valida\u00e7\u00e3o, o PROTsi apresentou desempenho consistente em v\u00e1rios conjuntos de dados, distinguindo claramente c\u00e9lulas-tronco das diferenciadas, com diferentes tumores se posicionando em n\u00edveis intermedi\u00e1rios. No desfecho cl\u00ednico, o PROTsi foi preditivo em casos de c\u00e2ncer de \u00fatero e cabe\u00e7a e pesco\u00e7o, por exemplo.<\/p>\n Al\u00e9m disso, a ferramenta conseguiu diferenciar melhor os tumores de maior grau em amostras de adenocarcinoma, \u00fatero, p\u00e2ncreas e c\u00e2ncer de c\u00e9rebro pedi\u00e1trico. \u201cBuscamos montar um modelo que pode ser aplicado para qualquer c\u00e2ncer, mas vimos que funciona melhor para alguns do que para outros. Estamos deixando uma fonte de dados \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o para trabalhos futuros\u201d, diz Malta.<\/p>\n Segundo a professora, o grupo da USP continua testando outros modelos computacionais para aprimorar as previs\u00f5es.<\/p>\n<\/p><\/div>\nQuadro<\/strong><\/h2>\n
Resultados<\/strong><\/h2>\n