Pesquisadores da Universidade de Navarra, na Espanha, criaram o RNACOREX, uma plataforma de software de código aberto projetada para identificar redes de regulação gênica ligadas à sobrevivência do 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 Clínica Universidade de Navarra. Seu desempenho foi testado usando dados de treze tipos diferentes de tumores fornecidos pelo consórcio internacional The Cancer Genome Atlas (TCGA).
RNACOREX foi publicado na revista PLOS Computational Biology. Ele pode analisar milhares de moléculas biológicas simultaneamente, permitindo detectar interações moleculares importantes que muitas vezes são perdidas por métodos de análise tradicionais. Ao produzir um “mapa” molecular claro e interpretável, o software ajuda os pesquisadores a entender melhor como os tumores funcionam e oferece novas maneiras de explorar os processos biológicos que impulsionam a progressão do câncer.
Decodificando a Estrutura Genética Oculta do Câncer
Dentro das células humanas, diferentes tipos de moléculas, como microARNs (miARNs) e RNA mensageiro (mRNA), comunicam-se por meio de redes regulatórias altamente complexas. Quando essas redes falham em funcionar corretamente, doenças, incluindo o câncer, podem se desenvolver.
“Entender a arquitetura dessas redes é crucial para detectar, estudar e classificar diferentes tipos de tumores. No entanto, identificar essas redes de forma confiável é um desafio devido à vasta quantidade de dados disponíveis, à presença de muitos sinais falsos e à falta de ferramentas acessíveis e precisas capazes de distinguir quais interações moleculares estão realmente associadas a cada doença”, afirma Rubén Armañanzas, chefe do Laboratório de Medicina Digital do DATAI e um dos autores principais do estudo.
RNACOREX foi projetado para superar esses desafios. Ele integra informações curadas de bancos de dados biológicos internacionais com dados de expressão gênica do mundo real para classificar as interações miRNA-mRNA mais biologicamente significativas. A partir dessa base, o software constrói redes regulatórias progressivamente mais complexas que também podem funcionar como modelos probabilísticos para o estudo do comportamento da doença.
Prevendo Sobrevivência com Resultados Interpretáveis
Para avaliar o desempenho da ferramenta, a equipe de pesquisa aplicou o RNACOREX a dados de treze tipos diferentes de câncer, incluindo câncer de mama, cólon, pulmão, estômago, melanoma e tumores de cabeça e pescoço, utilizando informações do The Cancer Genome Atlas (TCGA).
“O software previu a sobrevivência dos pacientes com precisão comparável a modelos sofisticados de IA, mas com algo que muitos desses sistemas não possuem: explicações claras e interpretáveis das interações moleculares por trás dos resultados”, diz Aitor Oviedo-Madrid, pesquisador do Laboratório de Medicina Digital do DATAI e primeiro autor do estudo.
Além da previsão de sobrevivência, o RNACOREX pode identificar redes regulatórias ligadas a desfechos clínicos, detectar padrões moleculares compartilhados entre vários tipos de tumores e destacar moléculas individuais com forte relevância biomédica. Esses insights podem ajudar os pesquisadores a gerar novas hipóteses sobre como os tumores crescem e progridem, além de apontar novos marcadores diagnósticos ou alvos de tratamento promissores. “Nossa ferramenta fornece um ‘mapa’ molecular confiável que ajuda a priorizar novos alvos biológicos, acelerando a pesquisa sobre o câncer”, acrescenta Oviedo-Madrid.
Uma Plataforma de Código Aberto em Expansão
RNACOREX está disponível gratuitamente como um programa de código aberto noGitHub e PyPI (Python Package Index). Ele inclui ferramentas automatizadas para download de bancos de dados, facilitando a integração do software nos fluxos de trabalho de laboratórios e instituições de pesquisa. O projeto recebeu financiamento parcial do Governo de Navarra (programa ANDIA 2021) e da ERA PerMed JTC2022 PORTRAIT.
“À medida que a inteligência artificial em genômica acelera, o RNACOREX se posiciona como uma solução explicável e de fácil interpretação, além de uma alternativa aos modelos ‘caixa-preta’, ajudando a trazer dados ômicos para a prática biomédica”, diz Armañanzas.
A equipe da Universidade de Navarra já está trabalhando na expansão das capacidades do software. Adições planejadas incluem análise de vias e novas camadas de dados de interação molecular, com o objetivo de criar modelos que expliquem mais abrangentemente os mecanismos biológicos por trás do crescimento e da progressão dos tumores. Esses esforços destacam o compromisso mais amplo da instituição com a pesquisa interdisciplinar que combina biomedicina, inteligência artificial e ciência de dados para avançar na medicina personalizada e de precisão para o câncer.
