Os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA), AAnet, capaz de identificar cinco tipos distintos de células dentro dos tumores – uma descoberta que pode revolucionar o tratamento do câncer. As descobertas, publicadas no Cancer Discovery, abordam um desafio crítico na oncologia: a diversidade inerente aos tumores. Esta heterogeneidade, onde diferentes células apresentam respostas variadas ao tratamento, é um dos principais impulsionadores da recorrência do cancro e do fracasso do tratamento.
O problema de tratar tumores como uma unidade
Durante décadas, o tratamento do cancro tem funcionado em grande parte com base no pressuposto de que os tumores são homogéneos. Os pacientes recebem terapias concebidas para matar a maioria das células cancerígenas com base numa característica comum, mas esta abordagem deixa para trás células resistentes que podem mais tarde alimentar a recaída. Como explica a professora associada Christine Chaffer: “Tratamos os tumores como se fossem constituídos pela mesma célula… mas nem todas as células cancerígenas podem partilhar esse mecanismo”. É por isso que os tumores frequentemente retornam, mesmo após o sucesso inicial.
AAnet: Mapeando a paisagem oculta das células cancerígenas
AAnet foi projetada para resolver esse problema, caracterizando a diversidade anteriormente oculta dentro dos tumores. Ao analisar dados de expressão genética unicelular de modelos pré-clínicos de câncer de mama e amostras humanas, a IA identificou cinco “arquétipos” distintos de células cancerígenas. Cada arquétipo exibe vias biológicas, padrões de crescimento e marcadores únicos associados a um mau prognóstico.
“Nosso estudo é a primeira vez que dados unicelulares foram capazes de simplificar esse continuum de estados celulares em um punhado de arquétipos significativos… Isso pode ser uma virada de jogo”, afirma a professora associada Smita Krishnaswamy, que liderou o desenvolvimento da ferramenta de IA na Universidade de Yale.
Como a nova classificação mudará o tratamento do câncer
A capacidade de categorizar células dentro de tumores abre a porta para terapias mais precisas e eficazes. Em vez de tratamentos de amplo espectro, os médicos agora podem imaginar o desenvolvimento de terapias combinadas que visam cada arquétipo com base em suas vulnerabilidades biológicas específicas. Esta abordagem, apoiada pela capacidade da IA de prever o comportamento celular, tem o potencial de melhorar drasticamente os resultados dos pacientes.
Atualmente, as decisões de tratamento baseiam-se na origem do cancro (mama, pulmão, etc.) e nos marcadores moleculares. AAnet introduz uma nova camada de complexidade ao revelar que mesmo dentro do mesmo tumor, as células podem comportar-se de forma fundamentalmente diferente. Os pesquisadores imaginam um futuro onde a análise de IA complementará os diagnósticos tradicionais para criar planos de tratamento altamente personalizados.
Além do câncer de mama: o potencial da AAnet
Embora a pesquisa inicial tenha se concentrado no câncer de mama, a tecnologia é aplicável a outros tipos de câncer e até mesmo a doenças autoimunes. A capacidade da IA de identificar padrões significativos em dados unicelulares poderia desbloquear novos insights sobre uma ampla gama de doenças. Os criadores da ferramenta enfatizam que a tecnologia subjacente já está madura o suficiente para implementação clínica.
Este avanço marca um passo significativo no sentido de superar a capacidade do cancro de escapar ao tratamento. Ao finalmente reconhecer e caracterizar a heterogeneidade do tumor, os investigadores estão a equipar os médicos com as ferramentas para atingir cada célula do cancro único de um paciente, melhorando dramaticamente as probabilidades de remissão a longo prazo.
