Pesquisa apoiada pela Fundect (Fundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul) – instituição essa vinculada ao Governo do Estado – e desenvolvida pela da UCDB (Universidade Católica Dom Bosco) criou um software de Inteligência Artificial capaz de identificar biomarcadores, acelerando o diagnóstico do Câncer de Mama.
Intitulado “Breast Cancer IA Application”, o software já foi registrado no INPI (Instituto Nacional de Propriedade Intelectual). De acordo com o pesquisador e coordenador do projeto, Cristiano Marcelo Espinola Carvalho, o software é capaz de identificar padrões genéticos que caracterizam o câncer de mama, bem como avaliar em qual estágio a doença se encontra.
O processo tem diagnóstico mais preciso, quando comparado aos exames tradicionais, e pode identificar a enfermidade em seus estágios iniciais, antes do aparecimento de sinais e sintomas.
Os alvos moleculares identificados no estudo podem proporcionar o diagnóstico do câncer de mama em seus estágios iniciais, uma vez que são capazes de diferenciar tecido mamário normal de tecido mamário tumoral nos estágios 1 e 2.
As ferramentas diagnósticas tradicionais são baseadas em exames de imagem, que em sua maioria detectam a patologia a partir do estágio 3 ou ainda, quando não se pode mais garantir que não há formações metastáticas em outras regiões do organismo.
“A importância desse método de diagnóstico de câncer de mama expressa-se na redução da mortalidade por esta doença. Sabe-se que o câncer de mama em seu local de origem não é capaz de levar ao óbito, mas, as suas formações metastáticas o fazem. Essas metástases acometem principalmente os pulmões, cérebro, fígado e ossos. Ao diagnosticar o câncer de mama precocemente, garante-se que as metástases não ocorreram e, portanto, extingue-se a possibilidade de óbito por esta causa”, destaca o pesquisador, que é doutor em Biologia Celular.
O estudo foi realizado em duas frentes na UCDB: análises informáticas (in sílico) e laboratoriais (in vitro), com recursos de custeio recebidos da Fundect, por meio da chamada PPSUS. Análises de bioinformática bem como a criação do software foram realizadas por meio de linguagens de programação Phyton e “R” nos laboratórios de informática da UCDB.
Nestas etapas, informações de bancos de dados mundiais, como o TCGA (The Cancer Genome Atlas), foram utilizados para identificar possíveis biomarcadores de câncer de mama.
Já para as análises in vitro, a coleta de amostras foi desenvolvida em ambiente hospitalar da Santa Casa de Campo Grande (MS) e do Hospital da Cassems (Caixa de Assistência dos Servidores de Mato Grosso do Sul).
O processamento, armazenamento e análises foram realizadas nos laboratórios de Análises Clínicas e de Biologia Molecular do Programa de Biotecnologia da UCDB, também com recursos concedidos pela Fundect.
A criação de um banco de amostras, também proposta no trabalho, permitirá a validação dos resultados computacionais, bem como deverá potencializar o software em dados genéticos da população sul-mato-grossense e possibilitar a continuação desses estudos.
“O que me levou a este tema foi a necessidade de biomarcadores para o câncer de mama, visto que a mortalidade por esta doença está diretamente relacionada ao diagnóstico tardio. Ademais, a utilização de ferramentas computacionais na medicina diagnóstica de precisão tem se mostrado promissora e necessária, uma vez que possibilita encontrar respostas por meio de dados já existentes com maior eficiência, em relação às pesquisas in vitro, e com baixo custo”, pontua o pesquisador.
O estudo contou com a contribuição de diversos estudantes bolsistas de Iniciação Científica, mestrandos e doutorandos. Os pós-graduandos estavam vinculados ao Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia da UCDB e os alunos de Iniciação Científica aos cursos de Biomedicina e Engenharia da Computação.
Os integrantes se reuniam na Instituição para estudo de artigos e desenvolvimento da pesquisa, contando com o apoio de diversos docentes dos cursos envolvidos, como os professores Marcos Alves e Michel Ângelo Constantino de Oliveira.
Ao longo da execução do projeto, foi realizado o registro do software, além da elaboração de duas dissertações (mestrado), nove trabalhos de conclusão de curso (TCC) e mais de doze trabalhos de Iniciação Científica. Os trabalhos foram apresentados em eventos científicos nacionais e internacionais.
