Portal do Programa de Oncobiologia

Programa interinstitucional de ensino, pesquisa e extensão em biologia do câncer

Inteligência artificial contra o câncer

Uma nova metodologia, baseada em inteligência artificial, foi desenvolvida para auxílio no diagnóstico e no prognóstico de câncer. O método elaborado por Paulo Carvalho, mestre em bioinformática, utiliza recursos para reconhecer padrões moleculares específicos de câncer no sangue.

Os dados são obtidos por um espectrometro de massa e o modelo foi avaliado com 30 pacientes portadores da doença de Hodgkin (um tipo de linfoma) e 30 indivíduos controles (sadios), identificando as proteínas mais informativas para o diagnóstico. O modelo obteve um índice de 100% de acerto.

O espectrômetro de massa é instrumento que, conforme demonstrado pelo National Institutes of Health (NIH, na sigla em inglês), é capaz de detectar a presença de proteínas secretadas pelo tumor no sangue com cinco anos de antecedência do que os métodos usados.

Paulo explica que esta abordagem em conjunto com o instrumento poderá ser aplicado para qualquer tipo de câncer, tendo como único inconveniente o alto custo do equipamento: cerca de R$ 600 mil. Por outro lado, o baixo custo do procedimento cerca de R$ 30,00 e a rapidez (10 segundos) para o resultado são algumas das vantagens indiscutíveis. Além do mais, o investimento inicial pode ser revertido através da redução de gastos de tratamento e internação de pacientes.
O trabalho recebeu o prêmio "Melhor trabalho científico Fiocruz 2005", no dia 9/11/2005, e foi patenteado pela Fiocruz junto ao INPI. Um resumo encontra-se no Molecular and Cellular Proteomics. v.4, p.S88 - (2005).
Paulo Carvalho é orientado por Gilberto Domont, do Instituto de Química da UFRJ, e Wim Degrave, do Instituto Oswaldo Cruz. O trabalho ainda contou com a colaboração da pesquisadora do Programa de Oncobiologia, Maria da Glória C. Carvalho, do Drs. Nelson Spector e Juliane Musacchio, do Hospital Universitário Clementino Fraga Filho, e Raul Fonseca, do Laboratório Nacional de Computação Científica.

A vantagem desta abordagem de reconhecimento de padrões sobre outras é que ela determina a combinação de biomarcadores que podem generalizar o diagnóstico para uma população com a minimização de riscos estatísticos.

Especificidade - O equipamento (Q-TOF), utilizado por Paulo Carvalho, possui uma resolução muito superior ao utilizado pelo NIH (SELDI-TOF), permitindo "enxergar" o espalhamento de Carbono 13 nas proteínas ao longo do espectro de resolução superior.  Esta metodologia de aprendizagem estatística garante achar solução generalizada e de forma eficiente para futuras amostras.

  A metodologia de Paulo mostrou-se superior ainda por localizar apenas picos no espectro decorrentes de proteínas diferencialmente expressas, evitando assim os "ruídos e os falsos marcadores". Porém, apesar dos bons resultados, é importante ressaltar que não há o "biomarcador dourado", esclarece ele e o ideal é levar em consideração diversos parâmetros para obtenção de um resultado mais definitivo, aproveitando o que cada método oferece de melhor.
  O grupo de Paulo é pioneiro no Brasil na busca de padrões de proteínas diretamente no espectro para diagnóstico e o primeiro, no mundo, a embasar-se no princípio de indução para o diagnóstico de câncer por espectro de massa.

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