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Com informa\u00e7\u00f5es de Luciana Constantino<\/strong>, da Ag\u00eancia FAPESP<\/strong><\/mark><\/em><\/p>\n Pesquisadores da FMRP-USP (Faculdade de Medicina de Ribeir\u00e3o Preto)<\/strong>, em parceria com cientistas da Pol\u00f4nia, desenvolveram uma ferramenta que pode contribuir para os modelos de predi\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de alguns tipos de c\u00e2ncer<\/strong>.<\/p>\n >>>FIQUE POR DENTRO: Treinamento de emerg\u00eancia vai fechar rodovia de Ribeir\u00e3o; veja detalhes<\/em><\/p>\n Isso porque uma nova nova ferramenta, baseada em IA (intelig\u00eancia artificial)<\/strong>, tem a capacidade de \u2018medir\u2019 a agressividade de alguns tumores<\/strong>, por meio de prote\u00ednas espec\u00edficas, gerando um \u00edndice para o grau de stemness<\/strong> que varia de baixo (zero) a alto (um) \u2013 entenda abaixo.<\/p>\n Conforme aumenta esse \u00edndice, o c\u00e2ncer tende a ser mais agressivo<\/strong>, resistente a medicamentos e propenso a recidivas.<\/mark><\/p>\n O grau stemness<\/strong> se refere a quanto \u00e0s c\u00e9lulas tumorais se assemelham a c\u00e9lulas-tronco pluripotentes, que s\u00e3o aquelas com capacidade de se transformar em quase todos os tipos de c\u00e9lula do organismo humano.<\/p>\n Portanto, 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 Conforme explica\u00e7\u00e3o, 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)<\/strong> referentes a 11 tipos de c\u00e2ncer<\/strong> e desenvolveram o \u00edndice de stemness <\/strong>baseado na express\u00e3o proteica (PROTsi)<\/strong>.<\/p>\n No total, foram analisadas mais de 1.300 amostras de casos de mama, ov\u00e1rio, pulm\u00e3o<\/strong> \u2013 carcinoma de c\u00e9lulas escamosas e adenocarcinoma \u2013, rim, \u00fatero, c\u00e9rebro<\/strong> (pedi\u00e1trico e adulto), cabe\u00e7a e pesco\u00e7o, c\u00f3lon e p\u00e2ncreas<\/strong>.<\/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.<\/p>\n Muitas 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 stemness e a agressividade tumoral<\/p>\n Tathiane Malta, do Laborat\u00f3rio de Multi\u00f4mica e Oncologia Molecular da FMRP-USP<\/cite><\/p><\/blockquote>\n<\/figure>\n Malta <\/strong>\u00e9 autora correspondente do artigo, juntamente com o professor Maciej Wiznerowicz<\/strong>, da Poznan University of Medical Sciences (Pol\u00f4nia) e conta com apoio da Fapesp<\/a><\/strong>.<\/p>\n Em 2018, a pesquisadora foi a primeira autora de um artigo divulgado na Cell, em que o grupo desenvolveu um \u00edndice stemness <\/strong>capaz de medir de forma objetiva o grau de similaridade de amostras tumorais com c\u00e9lulas-tronco pluripotentes.<\/mark><\/p>\n \u00c0 \u00e9poca desenvolvemos o algoritmo baseado em aprendizado de m\u00e1quina usando o banco p\u00fablico de tumores mantido pelo The Cancer Genome Atlas (TCGA), 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 update com as an\u00e1lises de prote\u00edna, uma mol\u00e9cula funcional que se enquadra em possibilidades de tratamento e aplica\u00e7\u00e3o cl\u00ednica<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n Nos resultados obtidos agora, o PROTsi <\/strong>correlacionou-se positivamente <\/strong>com escores de stemness baseados 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.<\/strong><\/p>\n No processo de valida\u00e7\u00e3o, o PROTsi <\/strong>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.<\/strong><\/p>\n No desfecho cl\u00ednico, o PROTsi <\/strong>foi preditivo em casos de c\u00e2ncer de \u00fatero e cabe\u00e7a e pesco\u00e7o, por exemplo. 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.<\/mark><\/p>\n \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 <\/strong>continua testando outros modelos computacionais para aprimorar as previs\u00f5es.<\/p>\n O artigo, com as valida\u00e7\u00f5es dos resultados, foi publicado no dia 17 de abril, na revista cient\u00edfica Cell Genomics (clique aqui para ver<\/a>).<\/p>\n SAIBA MAIS<\/p>\n Inscri\u00e7\u00f5es para concurso p\u00fablico do TCE-SP terminam nesta semana; Veja como participar<\/p>\n Fique ligado em tudo que acontece em Ribeir\u00e3o Preto e regi\u00e3o. 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