Investigadores do Centro de Neurociências e Biologia Celular da Universidade de Coimbra (UC) desenvolveram uma plataforma na Internet, denominada Synpred, capaz de utilizar algoritmos do campo da inteligência artificial para prever combinações de fármacos anticancerígenos.

Numa nota de imprensa enviada à agência Lusa, a UC referiu que, atualmente, “o desenvolvimento de resistência farmacológica no cancro é uma problemática comum que resulta de uma variedade de fatores, como, por exemplo, da sobre-exposição a fármacos anticancerígenos”.

“Na área clínica, o problema da resistência a fármacos é minimizado administrando não um, mas uma combinação de fármacos com efeito sinérgico, isto é, fármacos que em conjunto reforçam a ação um do outro, aumentando a sua eficácia e reduzindo efeitos secundários”, afirmou a líder do estudo e investigadora daquele centro, Irina Moreira, citada na nota de imprensa.

Contudo, perceber “quais as combinações farmacológicas que operam de forma segura e eficaz, além de ser complexo, é um processo altamente dispendioso e demorado”, reconheceu Irina Moreira, também docente do Departamento de Ciências da Vida da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.

Para dar resposta a este problema, a equipa de Irina Moreira desenvolveu a plataforma Synpred com o objetivo de antecipar a resposta biológica da combinação de fármacos anticancerígenos.

No desenvolvimento do modelo de previsão, “foram utilizados dados de farmacologia de compostos com potencial atividade anticancerígena e dados de base biológica, entre outros, respeitantes a linhas celulares de vários tipos de cancro bem caracterizados”, esclareceu a investigadora.

“Depois, utilizou-se uma panóplia de algoritmos computacionais, gerando, no final, métodos combinados com uma capacidade de previsão melhorada”, especificou.

Segundo a nota de imprensa, “ao contrário de outros métodos existentes, o Synpred explora seis modelos diferentes para caracterizar as combinações de fármacos com efeito sinérgico, avaliando qual o melhor para incluir no desenvolvimento deste tipo de modelos de previsão”.

Irina Moreira salientou que o Synpred é “altamente específico e permitiu verificar, por exemplo, a importância do tipo de tecido celular”, pele, pulmão ou outro, “como fator determinante nas combinações de fármacos com efeito sinérgico”.

A UC adiantou que o estudo, publicado na revista GigaScience, “pretende criar condições para substituir a administração de elevadas doses de fármacos anticancerígenos, por concentrações reduzidas de pares de fármacos mais específicos, evitando potenciais efeitos secundários do uso desta medicação por tempo prolongado, como o desenvolvimento de resistência farmacológica”.

De acordo com a Universidade de Coimbra, “esta nova tecnologia representa um avanço na área, constituindo uma plataforma pública interativa que pode ser utilizada de forma intuitiva”.

Além de Irina Moreira, a equipa integrou os investigadores António Preto, Pedro Matos-Filipe e Joana Mourão, do Centro de Neurociências e Biologia Celular.

O trabalho foi financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia através do projeto “Aplicação de ‘Deep Learning’ ao processo de investigação de novas drogas anticancerígenas”.