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Programa interinstitucional de ensino, pesquisa e extensão em biologia do câncer

Engenharia da computação a serviço da Oncobiologia

Por Marina Verjovsky

O ganhador do prêmio de melhor pôster, na categoria pós-graduação, do I Simpósio de Oncobiologia, foi o trabalho de um engenheiro. A princípio isso pode parecer estranho, mas faz sentido quando entendemos do que se trata o projeto - um exemplo de como a interdisciplinaridade pode aperfeiçoar a pesquisa médica, permitindo estudos mais complexos   e a busca de respostas cada vez mais longe.

O engenheiro Paulo Costa Carvalho é doutorando do programa de engenharia de sistemas e computação da COPPE/UFRJ, sob orientação do Dr. Valmir Carneiro Barbosa. Sua pesquisa consiste na aplicação de inteligência artificial para entender misturas complexas de proteínas (lisados de células, fluidos biológicos, etc.). Os resultados permitem a comparação das diferenças na expressão de proteínas entre células, fluidos e tecidos biológicos  saudáveis e doentes.

Neste projeto, eles compararam a expressão protéica em células resistentes e sensíveis ao quimioterápico álcool perílico. Este medicamento, já em fase de teste em humanos, é capaz de causar a regressão dos tumores em diversos casos. Porém, após alguns meses o tumor pode adquirir resistência e apresentar remissão. Portanto, o estudo pretende desvendar os mecanismos protéicos que caracterizam essa resistência para permitir criar novas abordagens terapêuticas associadas ao quimioterápico.

Para isso, foi criado um programa de computador capaz de analisar dados gerados por uma metodologia conhecida como MudPIT (Multi-dimensional Protein Identification Tecnology), que emprega dupla cromatografia acoplada a espectrômetro de massa de última geração. A técnica de MudPIT foi criada pela equipe do Dr. John Yates, do Biological Mass Spectrometry Laboratory do Scripps Research Institute (Califórnia/EUA), que também colabora nesse trabalho. Ela é mais fácil de ser automatizada e pode identificar milhares de proteínas de uma só vez, mas gera uma grande quantidade de dados difíceis de serem interpretados.

O programa, desenvolvido por Paulo e seus colaboradores, soluciona esse problema, pois utiliza um novo modelo estatístico inspirado na evolução, na genética de populações e na teoria de aprendizagem estatística. Nesse modelo, o conjunto de dados é analisado diversas vezes, de formas diferentes e aleatórias. "É como resolver o mesmo problema por diferentes metodologias", explica Paulo.

Assim, foi possível identificar, e até quantificar relativamente, marcadores protéicos inseridos num extrato de levedura – durante o experimento de validação da metodologia. Os outros métodos estatísticos (que também estão disponíveis no programa criado pelo grupo) chegam perto, mas não acertam todos os marcadores. Isso acontece, pois estas se baseiam no cálculo de estimativas da média e desvio padrão, que é sacrificado pelo baixo número de amostras clínicas e o elevado custo de obtenção dos dados.

A etapa seguinte foi a aplicação da nova metodologia na pesquisa de câncer, com o auxilio da Dra. Emily Chen (Scripps Research Institute, biological mass spectrometry laboratory) e da doutoranda Juliana Fischer Carvalho - orientada pela Dra. Maria da Glória da Costa Carvalho (IBCCF/UFRJ) e o Dr. Gilberto B. Domont (IQ/UFRJ). A equipe busca comparar diferenças moleculares entre culturas de células de glioblastoma multiforme resistentes ou não ao álcool perílico e acompanhar as modificações no perfil de expressão de proteínas das culturas após exposição a uma dose letal do quimioterápico.

Desta forma, o grupo já identificou e quantificou milhares de proteínas e diferentes padrões de expressão, resultantes da resposta à droga e ligados ao ciclo celular, às proteínas Ras, apoptose, proteínas de choque térmico, entre outras. Porém, agora o grupo estuda mais detalhadamente os resultados para entender quais proteínas interagem entre si nesse sistema - para isso, eles interligam os padrões identificados a bancos de dados de probabilidade de interação entre proteínas.

 O trabalho foi realizado durante um ano e meio de doutorado e já rendeu um artigo publicado (revisão sobre as técnicas de analise proteômica) e dois ainda submetidos. Esta pesquisa conta com o apoio da Rede Proteômica do Rio de Janeiro, Faperj (BBP Grant), Fundação Ary Frauzino, Genesis Diagnósticos em Biologia Molecular, NIH e CNPq.

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