Notícia

Modelos computacionais para medicina personalizada podem ajudar no tratamento do câncer

Katrin Binner, Universidade Darmstadt

Fonte

Universidade Darmstadt

Data

sexta-feira, 28 dezembro 2018 08:55

Áreas

Engenharia Biomédica. Bioinformática. Computação. Medicina.

Nenhum câncer é igual. Cada tipo de leucemia tem suas peculiaridades, cada tumor em cada paciente é uma doença única. Por quê? Células cancerosas são células degeneradas cujo crescimento está fora de controle como resultado de várias mudanças genéticas. Essas mutações variam mesmo entre pacientes com o mesmo tipo de câncer. E até as células dentro de um tumor podem variar geneticamente. Estas mudanças genéticas não só influenciam o crescimento das células doentes, mas também a maneira como elas respondem ao tratamento. “Os tratamentos tradicionais podem não funcionar para um paciente em particular”, diz o Dr. Heinz Koeppl, professor de engenharia elétrica e também do Departamento de Biologia da Universidade Técnica Darmstadt, na Alemanha.

Atualmente, apenas um em cada quatro tratamentos contra o câncer é bem-sucedido, mas todos os pacientes sofrem com os efeitos colaterais. A visão compartilhada pelo Dr. Koeppl e seus colegas: no futuro, deve ser possível determinar se um tratamento em particular será capaz de ajudar um paciente específico. Para este fim, os cientistas estão desenvolvendo modelos computacionais (pacientes virtuais) usando os dados genéticos e proteicos de células cancerígenas, resultados de ensaios laboratoriais celulares, achados histológicos, outras pesquisas clínicas e uma ampla gama de informações adicionais. O trabalho de pesquisa da equipe da Universidade Darmstadt está incorporado em dois projetos da União Europeia (UE): o projeto internacional conjunto PrECISE, com foco no câncer de próstata, e o projeto iPC, que aborda os cânceres infantis mais frequentes e que deve começar em fevereiro de 2019.

Para alguns tipos de câncer, já existem vários modelos básicos de bancos de dados que descrevem processos celulares, como cascatas de sinalização e atividades de proteínas catalíticas. Os pesquisadores refinam essas redes integrando informações atuais específicas de doenças e pacientes. O ponto crucial é encontrar algoritmos que adaptem corretamente o conhecimento existente aos novos dados moleculares, explica o professor Koeppl. É extremamente importante incorporar o conhecimento detalhado já existente nos modelos: “As abordagens de Inteligência Artificial puramente baseadas em dados não são apropriadas aqui”.

O paciente virtual descreve a rede de interações moleculares nas células cancerígenas. Se os pesquisadores quiserem testar uma medicação que inibe uma proteína específica, tudo o que precisam fazer é reduzir ou desligar a atividade dessa proteína em seu modelo de computador. Eles podem então ver os efeitos em toda a rede e, portanto, também nas células cancerígenas. A via de sinalização desejada está desativada? As células estão agora se reproduzindo mais lentamente? Ou mesmo morrendo? Ou o efeito é insignificante? “Se você aplicar vários compostos ativos ao modelo de rede, poderá sugerir o melhor tratamento disponível para o paciente. Essa é a ideia por trás da medicina personalizada ”, diz Koeppl.

A imunoterapia e outros novos métodos de tratamento também podem ser testados nesses modelos. No projeto PrECISE, os efeitos de vários compostos anticancerígenos já foram estimados em computador. “Os resultados atuais se correlacionam bem com dados de linhas de células de câncer”, diz o Dr. Koeppl. “O que nos dá razões para esperar, mesmo que demorem anos até chegarmos à aplicação clínica”, conclui o especialista.

Acesse a notícia na página da Universidade Darmstadt (em inglês).

Fonte: Uta Neubauer, Universidade Darmstadt. Imagem: Katrin Binner, Universidade Darmstadt.

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