Pesquisadores da Universidade de Navarra, na Espanha, criaram o RNACOREX, uma plataforma de software de código aberto projetada para identificar redes reguladoras genéticas associadas à sobrevivência ao câncer. A ferramenta foi desenvolvida por cientistas do Instituto de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (DATAI) em colaboração com membros do Centro de Câncer da Universidade de Navarra. Seu desempenho foi testado usando dados de 13 tipos diferentes de tumores fornecidos pelo consórcio International Cancer Genome Atlas (TCGA).
RNACOREX publicado em revista Biologia Computacional PLOS. Ele pode analisar milhares de biomoléculas simultaneamente, permitindo a detecção de importantes interações moleculares que muitas vezes são perdidas pelos métodos analíticos tradicionais. Ao gerar “mapas” moleculares claros e interpretáveis, o software pode ajudar os investigadores a compreender melhor a função dos tumores e fornecer novas formas de explorar os processos biológicos que impulsionam a progressão do cancro.
Decodificando a arquitetura genética oculta do câncer
Dentro das células humanas, diferentes tipos de moléculas, como microRNA (miRNA) e RNA mensageiro (mRNA), comunicam-se através de redes regulatórias altamente complexas. Quando estas redes não funcionam adequadamente, podem desenvolver-se doenças, incluindo o cancro.
“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 grande quantidade de dados disponíveis, à presença de muitos sinais falsos e à falta de ferramentas disponíveis e precisas que possam distinguir quais interações moleculares são verdadeiramente relevantes para cada doença”, disse Rubén Armañanzas, chefe do Laboratório de Medicina Digital DATAI e um dos principais autores do estudo.
A RNACOREX pretende superar estes desafios. Ele combina informações selecionadas de bancos de dados biológicos internacionais com dados de expressão genética do mundo real para classificar as interações miRNA-mRNA mais biologicamente significativas. Nesta base, o software constrói gradualmente redes regulatórias mais complexas que também podem servir como modelos probabilísticos para estudar o comportamento da doença.
Preveja a sobrevivência com resultados interpretáveis
Para avaliar o desempenho da ferramenta, a equipe de pesquisa usou informações do The Cancer Genome Atlas (TCGA) para aplicar o RNACOREX a dados de 13 tipos de câncer diferentes, incluindo tumores de mama, cólon, pulmão, gástrico, melanoma e cabeça e pescoço.
“A precisão do software na previsão da sobrevivência dos pacientes é comparável a modelos sofisticados de inteligência artificial, mas há algo que falta a muitos sistemas: uma explicação clara e interpretável das interações moleculares por trás dos resultados”, disse Aitor Oviedo-Madrid, pesquisador do Laboratório de Medicina Digital da DATAI e primeiro autor do estudo.
Além da previsão de sobrevivência, o RNACOREX pode identificar redes regulatórias associadas a resultados clínicos, detectar padrões moleculares compartilhados por vários tipos de tumores e focar em moléculas individuais com forte relevância biomédica. Esses insights podem ajudar os pesquisadores a gerar novas hipóteses sobre como os tumores crescem e progridem, ao mesmo tempo que apontam para futuros marcadores diagnósticos ou alvos terapêuticos promissores. “Nossa ferramenta fornece um ‘mapa’ molecular confiável que ajuda a priorizar novos alvos biológicos e acelerar a pesquisa do câncer”, acrescentou Oviedo-Madrid.
Uma plataforma de código aberto em constante expansão
RNACOREX está disponível gratuitamente como um programa de código aberto GitHub e PyPI (Índice de pacote Python). Inclui ferramentas automatizadas para download de bancos de dados, facilitando a integração do software em seus fluxos de trabalho por laboratórios e instituições de pesquisa. Este projeto recebeu financiamento parcial do Governo de Navarra (Programa ANDIA 2021) e ERA PerMed JTC2022 RETRATO.
“À medida que a inteligência artificial acelera no campo da genômica, o RNACOREX se posiciona como uma solução interpretável e fácil de interpretar e uma alternativa aos modelos de ‘caixa preta’ que podem ajudar a trazer dados ômicos para a prática biomédica”, disse Armañanzas.
A equipe da Universidade de Navarra já está trabalhando na expansão das funcionalidades do software. As adições planejadas incluem análise de vias e novas camadas de dados de interação molecular, com o objetivo de criar modelos que expliquem mais completamente os mecanismos biológicos por trás do crescimento e progressão do tumor. Estes esforços sublinham o compromisso mais amplo da instituição com a investigação interdisciplinar que combina biomedicina, inteligência artificial e ciência de dados para promover a medicina oncológica personalizada e de precisão.
