Pesquisadores da Universidade de Navarra, na Espanha, desenvolveram o RNACOREX, uma plataforma de software de código aberto destinada a identificar redes de regulação gênica associadas à sobrevivência no câncer. A ferramenta foi criada por cientistas do Instituto de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (DATAI), em colaboração com membros do Centro de Câncer da Clínica Universidade de Navarra. Seu desempenho foi testado utilizando dados de treze tipos diferentes de tumores fornecidos pelo consórcio internacional The Cancer Genome Atlas (TCGA).
RNACOREX foi publicado na revista PLOS Computational Biology. O software é capaz de analisar milhares de moléculas biológicas simultaneamente, permitindo detectar interações moleculares importantes que muitas vezes são ignoradas pelas metodologias de análise tradicionais. Ao produzir um “mapa” molecular claro e interpretável, a ferramenta ajuda os pesquisadores a entenderem melhor o funcionamento dos tumor e oferece novas maneiras de explorar os processos biológicos que impulsionam a progressão do câncer.
Desvendando a Estrutura Genética Oculta do Câncer
Dentro das células humanas, diferentes tipos de moléculas, como microRNAs (miRNAs) e RNA mensageiro (mRNA), se comunicam através de redes regulatórias altamente complexas. Quando esses sistemas falham, podem surgir doenças, incluindo o câncer.
“Compreender a arquitetura dessas redes é fundamental para detectar, estudar e classificar diferentes tipos de tumores. No entanto, identificar essas redes de forma confiável é um desafio devido à vasta quantidade de dados disponíveis, a presença de muitos sinais falsos e a falta de ferramentas acessíveis e precisas que consigam distinguir quais interações moleculares estão realmente associadas a cada doença”, afirma Rubén Armañanzas, chefe do Laboratório de Medicina Digital do DATAI e um dos autores principais do estudo.
O RNACOREX foi projetado para enfrentar esses desafios. Ele integra informações curadas de bancos de dados biológicos internacionais com dados reais de expressão gênica para classificar as interações miRNA-mRNA com maior significado biológico. Com base nisso, o software constrói redes regulatórias progressivamente mais complexas que podem funcionar também como modelos probabilísticos para estudar o comportamento das doenças.
Prevendo a Sobrevivência com Resultados Interpretabis
Para avaliar o desempenho da ferramenta, a equipe de pesquisa aplicou o RNACOREX a dados de treze tipos diferentes de câncer, incluindo tumores de mama, cólon, pulmão, estômago, melanoma e cabeça e pescoço, utilizando informações do The Cancer Genome Atlas (TCGA).
“O software previu a sobrevivência dos pacientes com uma precisão comparável a modelos de IA sofisticados, mas com algo que muitos desses sistemas carecem: explicações claras e interpretáveis das interações moleculares por trás dos resultados,” diz Aitor Oviedo-Madrid, pesquisador do Laboratório de Medicina Digital do DATAI e autor principal do estudo.
Além da previsão de sobrevivência, o RNACOREX pode identificar redes regulatórias ligadas a desfechos clínicos, detectar padrões moleculares comuns entre múltiplos tipos de tumor e destacar moléculas individuais com forte relevância biomédica. Esses insights podem ajudar os pesquisadores a gerar novas hipóteses sobre como os tumores crescem e se desenvolvem, ao mesmo tempo em que indicam prometedores marcadores de diagnóstico ou alvos para tratamento. “Nossa ferramenta fornece um ‘mapa’ molecular confiável que ajuda a priorizar novos alvos biológicos, acelerando a pesquisa do câncer,” acrescenta Oviedo-Madrid.
Uma Plataforma Open-Source em Expansão
O RNACOREX está disponível gratuitamente como um programa de código aberto noGitHub e no PyPI (Python Package Index). Ele inclui ferramentas automatizadas para download de bancos de dados, facilitando para laboratórios e instituições de pesquisa a integração do software em seus fluxos de trabalho. O projeto recebeu financiamento parcial do Governo de Navarra (programa ANDIA 2021) e da ERA PerMed JTC2022 PORTRAIT.
“À medida que a inteligência artificial na genômica avança, o RNACOREX se posiciona como uma solução explicável e de fácil interpretação, oferecendo uma alternativa a modelos ‘caixa-preta’, ajudando a trazer dados ômicos para a prática biomédica,” afirma Armañanzas.
A equipe da Universidade de Navarra já trabalha na expansão das capacidades do software. As adições planejadas incluem análise de vias e novas camadas de dados sobre interações moleculares, com o objetivo de criar modelos que expliquem mais plenamente os mecanismos biológicos por trás do crescimento e progressão de tumores. Esses esforços destacam o compromisso mais amplo da instituição com a pesquisa interdisciplinar que combina biomedicina, inteligência artificial e ciência de dados para avançar a medicina personalizada e de precisão no câncer.
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