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Investigadores algarvios estudam cancro “como um acidente de viação”

Um grupo de investigação em Genómica Funcional do Cancro, do Centro de Investigação em Biomedicina (CBMR) da Universidade do Algarve (UAlg), liderado por Ana Teresa Maia, está a usar a biologia computacional para estudar o cancro “como um acidente de viação”.

“O objetivo é claro: identificar as mulheres que têm maior propensão a desenvolver cancro da mama e chegar lá mais cedo que a doença”, refere a equipa de investigação, em comunicado divulgado pela Universidade do Algarve.

“Se o cancro pudesse ser equiparado, metaforicamente, a um acidente de viação, os investigadores deste laboratório seriam os peritos do acidente”, explicam os investigadores, que trabalham diariamente para compreender, através da biologia computacional, quais as causas do «acidente», que fatores podem ser influentes e de que modo a sua compreensão pode ajudar a prevenir «acidentes» no futuro.

Partindo do princípio de que as causas do acidente são, à partida, desconhecidas, os investigadores têm, como afirma Ramiro Magno, biólogo computacional e membro do grupo de investigação, “de equacionar uma série de hipóteses”.

Neste caso, como adianta o investigador, o acidente poderia estar, entre outras razões, relacionado com o automóvel ou com fatores externos ao automóvel, como a chuva ou as circunstâncias da estrada, entre outros.

O mesmo acontece com o cancro: partindo da premissa de que se trata de “uma doença altamente heterogénea e complexa, que se manifesta de maneiras muitos diferentes”, cabe ao grupo compreender que partes do «automóvel» (aqui, metaforicamente, relacionado com o corpo humano) são importantes e podem estar associadas ao acidente, em particular, e à possibilidade de virem a ocorrer acidentes, em geral.

“Tendo como base o conhecimento genético que leva ao risco para o cancro da mama tentamos compreender porque há mulheres mais predispostas do que outras a poder desenvolver a doença”, acrescenta Joana Xavier, investigadora de pós-doutoramento.

O objetivo passa pela prevenção, aponta Filipa Esteves, aluna de doutoramento a desenvolver investigação no grupo, clarificando: “Com a recolha e análise de um conjunto de dados genéticos, que permitirão identificar determinados fatores influentes no desenvolvimento da doença, é possível compreender que mulheres poderão precisar de fazer rastreios mais frequentes e, assim, conseguir identificar a doença o mais depressa possível e com maiores probabilidades de tratamento.”

Usando uma interface, programa em «R», uma linguagem de programação utilizada sobretudo na análise matemática e estatística, a equipa de Ana Teresa Maia procura, assim, instruir o computador para a análise de grandes conjuntos de dados genómicos que permitirão aos investigadores levantar importantes questões científicas.

“Pode a maior ou menor expressão de um determinado gene influenciar, a longo prazo, a taxa de sobrevivência dos pacientes? Haverá determinadas regiões do genoma que estão particularmente associadas à probabilidade de desenvolver cancro? Se sim, quais e porquê?” são algumas das perguntas para as quais este grupo de Biologia Computacional procura respostas.

Contando com o auxílio das ferramentas computacionais, o grupo, constituído por cinco investigadores internos e cinco colaboradores, procura extrair resultados que possam conduzir a possíveis respostas a partir da análise dos dados e do genoma.

Ana Teresa Maia, líder do grupo de investigação, frisa que “a ideia é identificar as determinantes do risco para conseguir mapear na população quem são as mulheres que têm maior propensão e conseguir chegar lá mais cedo que a doença”.

Contudo, o potencial do trabalho desenvolvido no Centro de Investigação em Biomedicina e, particularmente, no grupo de Genómica Funcional, não se esgota aqui, uma vez que “o conhecimento produzido pelo grupo pode ajudar, do ponto de vista clínico, a que sejam desenhadas e desenvolvidas terapias que possam, no futuro, vir a baixar o risco de desenvolver a doença”.

“Ao compreender os mecanismos por detrás do processo e ao estudar os dados genéticos é possível adaptar e refinar os mecanismos de despiste e deteção da doença”, conclui a investigadora.

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