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Estudo desenvolvido no IBB foi premiado em evento internacional
Um trabalho
produzido por Sarah Santiloni Cury, aluna de pós-graduação em Ciências
Biológicas (Genética), do Instituto de Biociências da Unesp de Botucatu (IBB),
recebeu o prêmio de melhor apresentação oral na terceira edição da Palestra
Multidisciplinar Internacional sobre Biologia de Sistemas Computacionais do
Câncer: Promessas da Inteligência Artificial [Multidisciplinary International
Lecture on Computational Systems Biology of Cancer: Promises of Artificial
Intelligence].
O evento ocorreu de
28 setembro a 2 de outubro de 2020, em uma plataforma virtual feita pela
Organização Europeia de Biologia Molecular (European Molecular Biology
Organization - EMBO) e a Federação das Sociedades Bioquímicas Europeias (Federation
of European Biochemical Societies - FEBS). Neste ano, o evento teve como
foco as abordagens de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina na
pesquisa do câncer.
Premiado na
categoria “Doutorado”, o trabalho de Sarah, intitulado “Um novo modelo
preditivo classifica a caquexia em pacientes com câncer de pulmão para a
caracterização do microambiente tumoral” [A predictive model to classify
lung cancer cachexia for the identification of disease-mediators] utilizou
o aprendizado de máquinas para classificar pacientes com baixa massa muscular
(pacientes caquéticos) e menor taxa de sobrevida.
O “aprendizado de
máquina” (machine learning), utilizado no trabalho de Sarah, é um método
de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Trata-se
de um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem
aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de
intervenção humana.
“Além de identificar
pacientes caquéticos e com pior prognóstico, foi possível caracterizar a
composição molecular e celular do tumor desses pacientes. Isso nos forneceu
informações sobre os potenciais mediadores da perda de massa muscular em
pacientes com câncer de pulmão. Agora estamos utilizando outras ferramentas de
bioinformática para identificar potenciais drogas que possam reverter esse
processo”, comenta Robson Francisco Carvalho, do Departamento de Biologia
Estrutural do IBB/UNESP, orientador do estudo.
Os resultados deste
estudo poderão auxiliar na identificação de alvos terapêuticos para o combate à
caquexia associada ao câncer de pulmão - uma síndrome metabólica complexa,
caracterizada pela perda de massa muscular, a qual não pode ser completamente
revertida por suporte nutricional. A caquexia afeta até 80% dos pacientes em
estádios avançados da doença, e representa a causa de morte de até 20% de todos
os pacientes oncológicos.
“Estamos muito contentes pelo reconhecimento que
tivemos durante esse evento de grande prestígio na área. Isso mostra que
estamos no caminho certo. Desenvolvendo uma pesquisa de alta qualidade aqui na
Unesp. E eu, como doutoranda, me sinto bastante agradecida por ter tido essa
experiência, que com toda certeza agregou em minhas habilidades de comunicação
e, principalmente, por entrar em contato e aprender com grandes pesquisadores
do mundo todo que trabalham com bioinformática para melhor estudar o
câncer", enfatiza Sarah, que desenvolveu sua tese no IBB/UNESP.
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