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    Inteligência artificial acelera criação de terapias personalizadas contra tumores

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    Uma plataforma de inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU) e do Scripps Research Institute promete reduzir de anos para poucas semanas o tempo necessário para personalizar imunoterapias contra o câncer. O sistema projeta em computador proteínas sob medida, capazes de orientar as células de defesa do próprio paciente a identificar e eliminar tumores específicos.

    Inteligência artificial a serviço da imunoterapia

    O principal entrave das terapias atuais é localizar, entre milhões de células T, aquelas que reconhecem um alvo presente em cada tumor. Esse processo costuma ser longo, caro e com taxa de sucesso limitada. A nova ferramenta de IA foi criada justamente para encurtar essa etapa, automatizando a busca por moléculas que direcionem as células imunes.

    Design virtual de proteínas

    No computador, o algoritmo gera modelos tridimensionais de pequenas proteínas, batizadas de minibinders. Essas estruturas funcionam como chaves moleculares: ligam-se ao antígeno tumoral escolhido e guiam a célula T para atacar somente as células cancerígenas, preservando tecidos saudáveis.

    Como funcionam os minibinders

    A seleção do alvo tumoral é o primeiro passo. Os pesquisadores optaram por explorar o antígeno NY-ESO-1, presente em diversos tipos de câncer, porque ele raramente aparece em células normais. A seguir, a IA simula milhares de variações de minibinders até identificar versões com afinidade elevada e estabilidade química adequada.

    Inserção em células T do paciente

    Depois de validadas virtualmente, as sequências codificadoras dos minibinders são introduzidas em células T retiradas do próprio paciente. Essas células passam a produzir a proteína desenhada, dando origem às chamadas IMPAC-T cells, preparadas para reconhecer o antígeno e destruir o tumor.

    Resultados obtidos em laboratório

    Nos testes iniciais, as IMPAC-T cells criadas contra o antígeno NY-ESO-1 apresentaram elevada eficiência na eliminação de células cancerígenas em cultura. Os ensaios demonstraram que a interação entre o minibinder e o alvo ocorre de forma específica, desencadeando a resposta citotóxica esperada.

    Aplicação em caso real de melanoma

    A técnica também foi avaliada em amostras de um paciente com melanoma metastático. As células T modificadas mostraram capacidade de reconhecer e matar as células do tumor, indicando que a plataforma pode ser adaptada a diferentes tipos de câncer com rapidez semelhante.

    Verificação de segurança antes da fase clínica

    Um diferencial da abordagem é a etapa de checagem de segurança inteiramente virtual. Durante o design, a IA analisa se o minibinder candidato poderia se ligar a proteínas presentes em tecidos saudáveis. Ao descartar versões com potencial de reação cruzada, o sistema busca reduzir efeitos colaterais graves, comuns em tratamentos imunológicos.

    Benefícios para pacientes e pesquisadores

    A filtragem antecipada poupa tempo e recursos, além de aumentar a previsibilidade dos resultados. Para os pacientes, a expectativa é obter terapias mais seguras, direcionadas e rápidas, diminuindo a janela entre o diagnóstico e o início do tratamento personalizado.

    Inteligência artificial acelera criação de terapias personalizadas contra tumores - Imagem do artigo original

    Imagem: Shutterstock via olhardigital.com.br

    Próximos passos para testes em humanos

    Os cientistas estimam que os primeiros estudos clínicos comecem dentro de cinco anos. O procedimento deverá seguir protocolo semelhante ao utilizado em terapias com células CAR-T: coleta de sangue, modificação genética em laboratório, expansão das células e reinfusão no paciente.

    Escalabilidade e tempo de processamento

    De acordo com os responsáveis, a plataforma consegue gerar candidatos a minibinders em questão de dias. Uma vez validadas as sequências, a fabricação das IMPAC-T cells pode ser concluída em poucas semanas, abreviando um ciclo que hoje pode ultrapassar um ano.

    Potencial impacto no tratamento oncológico

    A adoção da inteligência artificial na etapa de design molecular abre caminho para terapias mais adaptáveis. Ao permitir ajustes rápidos, a ferramenta pode responder a mutações emergentes no tumor e a perfis genéticos distintos entre pacientes, aumentando as chances de resposta clínica.

    Complemento a estratégias existentes

    Especialistas veem a tecnologia como complemento às abordagens atuais de imunoterapia. Combinar minibinders a tratamentos já aprovados, como inibidores de checkpoint, pode ampliar a eficácia e diminuir a resistência tumoral, embora esses cenários ainda dependam de validação em estudos maiores.

    Perspectivas futuras

    Se confirmada em humanos, a plataforma poderá ser estendida a alvos além do câncer, como agentes infecciosos ou doenças autoimunes, sempre que houver necessidade de orientar o sistema imune com precisão. A agilidade proporcionada pela IA surge como fator decisivo para transformar a personalização de terapias em realidade clínica.

    Com a promessa de enxugar etapas, reduzir custos e aumentar a segurança, a nova geração de imunoterapias guiadas por inteligência artificial pode alterar a forma como pacientes com tumores difíceis de tratar recebem cuidados, inaugurando uma fase em que o desenho computacional se integra ao arsenal médico cotidiano.

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