Com informações de Luciana Constantino, da Agência FAPESP
Pesquisadores da FMRP-USP (Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto) da Universidade de São Paulo, em parceria com cientistas da Polônia, desenvolveram uma ferramenta que pode contribuir para os modelos de predição e detecção de alguns tipos de câncer.
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Isso porque uma nova nova ferramenta, baseada em IA (inteligência artificial), tem a capacidade de ‘medir’ a agressividade de alguns tumores, por meio de proteínas específicas, gerando um índice para o grau de stemness que varia de baixo (zero) a alto (um) – entenda abaixo.
Conforme aumenta esse índice, o câncer tende a ser mais agressivo, resistente a medicamentos e propenso a recidivas.
Grau de stemness
O grau stemness se refere a quanto às células tumorais se assemelham a células-tronco pluripotentes, que são aquelas com capacidade de se transformar em quase todos os tipos de célula do organismo humano.
Portanto, quanto mais a doença avança, menos as células malignas se parecem com o tecido do qual se originaram, se autorrenovando e com fenótipo indiferenciado.
Pesquisa
Conforme explicação, para desenvolver a ferramenta, os cientistas utilizaram conjuntos de dados do Consórcio de Análise Proteômica Clínica de Tumores (CPTAC, na sigla em inglês) referentes a 11 tipos de câncer e desenvolveram o índice de stemness baseado na expressão proteica (PROTsi).
No total, foram analisadas mais de 1.300 amostras de casos de mama, ovário, pulmão – carcinoma de células escamosas e adenocarcinoma –, rim, útero, cérebro (pediátrico e adulto), cabeça e pescoço, cólon e pâncreas.
Por meio da integração do PROTsi com dados proteômicos de 207 células-tronco pluripotentes, o grupo identificou proteínas que impulsionam a agressividade de alguns tipos desses tumores. Essas moléculas podem ser possíveis alvos para novas terapias gerais ou específicas.
Muitas dessas proteínas já são alvos de medicamentos disponíveis no mercado para pacientes de câncer e outras doenças. Podem ser testadas em trabalhos futuros a partir dessa identificação. Chegamos a elas ao fazer a associação entre o fenótipo de stemness e a agressividade tumoral
Tathiane Malta, do Laboratório de Multiômica e Oncologia Molecular da FMRP-USP
Malta é autora correspondente do artigo, juntamente com o professor Maciej Wiznerowicz, da Poznan University of Medical Sciences (Polônia) e conta com apoio da Fapesp.
Em 2018, a pesquisadora foi a primeira autora de um artigo divulgado na Cell, em que o grupo desenvolveu um índice stemness capaz de medir de forma objetiva o grau de similaridade de amostras tumorais com células-tronco pluripotentes.
À época desenvolvemos o algoritmo baseado em aprendizado de máquina usando o banco público de tumores mantido pelo The Cancer Genome Atlas (TCGA), nos Estados Unidos. Nos baseamos em dados de expressão gênica, quantificando RNA, e de epigenômica, com metilação no DNA. Agora trabalhamos com o banco do CPTAC, baseado em proteômica, e fizemos um update com as análises de proteína, uma molécula funcional que se enquadra em possibilidades de tratamento e aplicação clínica
Nos resultados obtidos agora, o PROTsi correlacionou-se positivamente com escores de stemness baseados em transcriptomas previamente publicados, incluindo o modelo de 2018. Foi mais eficaz, por exemplo, na distinção entre amostras tumorais e não tumorais.
Resultados
No processo de validação, o PROTsi apresentou desempenho consistente em vários conjuntos de dados, distinguindo claramente células-tronco das diferenciadas, com diferentes tumores se posicionando em níveis intermediários.
No desfecho clínico, o PROTsi foi preditivo em casos de câncer de útero e cabeça e pescoço, por exemplo. Além disso, a ferramenta conseguiu diferenciar melhor os tumores de maior grau em amostras de adenocarcinoma, útero, pâncreas e câncer de cérebro pediátrico.
“Buscamos montar um modelo que pode ser aplicado para qualquer câncer, mas vimos que funciona melhor para alguns do que para outros. Estamos deixando uma fonte de dados à disposição para trabalhos futuros”, diz Malta.
Segundo a professora, o grupo da USP continua testando outros modelos computacionais para aprimorar as previsões.
O artigo, com as validações dos resultados, foi publicado no dia 17 de abril, na revista científica Cell Genomics (clique aqui para ver).
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