Plataforma desenvolvida na Universidade de Coimbra permite prever efeito da combinação de fármacos para tratar o cancro

Plataforma desenvolvida na Universidade de Coimbra permite prever efeito da combinação de fármacos para tratar o cancro

Investigadores do Centro de Neurociências e Biologia Celular da Universidade de Coimbra (CNC-UC), desenvolveram uma nova plataforma online, o Synpred, capaz de utilizar algoritmos do campo da inteligência artificial para prever combinações de fármacos anticancerígenos.

Actualmente, o desenvolvimento de resistência farmacológica no cancro é uma problemática comum que resulta de uma variedade de factores, como por exemplo, da sobre-exposição a fármacos anticancerígenos. Ao contrário de outros métodos existentes, o Synpred explora seis modelos diferentes para caracterizar as combinações de fármacos com efeito sinérgico, avaliando qual o melhor para incluir no desenvolvimento deste tipo de modelos de previsão.

O estudo, publicado na revista GigaScience, pretende criar condições para substituir a administração de elevadas doses de fármacos anticancerígenos, por concentrações reduzidas de pares de fármacos mais específicos, evitando potenciais efeitos secundários do uso desta medicação por tempo prolongado, como o desenvolvimento de resistência farmacológica.

A equipa de investigação contou com os investigadores António Preto, Joana Mourão e Pedro Matos-Filipe, liderados por Irina Moreira, também ela investigadora do CNC-UC e docente do Departamento de Ciências da Vida da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC). No desenvolvimento do modelo de previsão “foram utilizados dados de farmacologia de compostos com potencial actividade anticancerígena e dados de base biológica, entre outros, respeitantes a linhas celulares de vários tipos de cancro bem caracterizados. Depois, utilizou-se uma panóplia de algoritmos computacionais, gerando, no final, métodos combinados com uma capacidade de previsão melhorada”, esclareceu Irina Moreira.

“O Synpred é altamente específico, e permitiu verificar, por exemplo, a importância do tipo de tecido celular (pele, pulmão, etc.), como fator determinante nas combinações de fármacos com efeito sinérgico”,acrescenta ainda a investigadora. Esta nova tecnologia representa um avanço na área, constituindo uma plataforma pública interactiva que pode ser utilizada de forma intuitiva, através do website.  

O trabalho foi financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) através do projeto PTDC/CCI-BIO/31356/2017 – “Aplicação de Deep Learning ao processo de investigação de novas drogas anticancerígenas” e pode ser consultado aqui.