Pesquisadores da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP) publicaram o estudo Proteomic-based stemness score measures oncogenic dedifferentiation and enables the identification of druggable targets (Índice de stemness baseado em proteômica mede a desdiferenciação oncogênica e permite a identificação de alvos terapêuticos, em tradução livre) na revista Cell Genomics. O trabalho foi liderado pela Professora Tathiane Maistro Malta e contou com a colaboração de um time internacional de pesquisadores de diversas instituições ao redor do mundo.
O PROTsi
A pesquisa foi desenvolvida com o objetivo de avaliar a agressividade de tumores, e resultou no PROTsi (Protein-expression-based stemness index), um algoritmo baseado em inteligência artificial capaz de medir essa agressividade ao reconhecer padrões moleculares nas amostras tumorais. A Profa. Tathiane Malta explica: “Ao vincular as características de células-tronco à biologia tumoral, desenvolvemos um algoritmo que permite a estratificação de tumores com perfis agressivos e a identificação de proteínas que podem servir como biomarcadores prognósticos.”
O programa foi desenvolvido para identificar uma característica denominada stemness, isto é, a capacidade de certas células cancerígenas, como as células-tronco do câncer, de manter propriedades semelhantes às das células-tronco normais — incluindo a autorrenovação e o potencial de originar diferentes tipos celulares dentro do tumor. Segundo a Profa. Tathiane Malta, tumores cujas células apresentam maior índice de stemness tendem a ser mais agressivos e resistentes a terapias.
Foram analisadas mais de 1.300 amostras de pacientes provenientes do Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), abrangendo 11 tipos de tumores: câncer de mama, ovário, pulmão (células escamosas e adenocarcinoma), rim, útero, cérebro (pediátrico e adulto), cabeça e pescoço, cólon e pâncreas. O PROTsi foi validado em múltiplos conjuntos de dados, incluindo modificações pós-traducionais de proteínas, reforçando sua aplicabilidade.
Identificação de proteínas: biomarcadores e alvos terapêuticos
A utilização do PROTsi também permitiu que pesquisadores identificassem proteínas mais expressas nas amostras tumorais, que podem ser utilizadas tanto como biomarcadores para o reconhecimento de tumores agressivos e avaliação da agressividade tumoral, quanto como alvos terapêuticos. A Profa. Tathiane Malta comenta: “Uma vez validados, esses biomarcadores podem auxiliar na tomada de decisões clínicas e no manejo de pacientes com câncer. Além disso, muitas dessas proteínas representam alvos potenciais para novas estratégias terapêuticas, contribuindo para tratamentos antitumorais mais eficazes.”
Algumas dessas proteínas já eram conhecidas e já eram alvos de fármacos existentes, mas muitas ainda não haviam sido descritas no contexto da Oncologia, o que abre caminho para o desenvolvimento de novas terapias.
Os pesquisadores pretendem testar outras amostras tumorais para verificar se essas proteínas estão presentes e explorar estratégias para bloquear essas moléculas, visando reduzir a agressividade dos tumores. Se os estudos futuros confirmarem a eficácia dessa abordagem, médicos poderão utilizar essas informações para definir tratamentos mais adequados à agressividade de cada tumor, evitando terapias ineficazes e personalizando os cuidados para cada paciente.
É importante ressaltar que a tecnologia ainda precisa passar por etapas adicionais de validação e que se trata de uma ferramenta de pesquisa, e não de um exame clínico. Isso porque o PROTsi analisa todas as proteínas das amostras, e seria inviável fazer isso para cada paciente. Por isso, a ideia é identificar as proteínas mais expressas nas amostras, para que estas proteínas se tornem biomarcadores mais fáceis de identificar.
Por fim, a Profa. Tathiane Malta destaca o potencial do PROTsi para subsidiar outras pesquisas: “Este trabalho, além de identificar novos biomarcadores e potenciais alvos terapêuticos, incluindo alvos compartilhados entre diferentes tipos de tumores, também serve como uma rica fonte de dados que pode ser explorada pela comunidade científica para investigar questões específicas que vão muito além do que apresentamos aqui.”
Assista à explicação da Profa. Tathiane Malta sobre o trabalho, em vídeo produzido pelo Hemocentro Ribeirão Preto:
