Recorrendo à tecnologia de machine learning, foi possível criar uma base de dados que agrega informação sobre diversos tipos de nanopartículas inorgânicas, que permitem prever a eficácia de um tratamento para o cancro.
Neste estudo publicado na revista Nature, no qual participou Tiago Rodrigues, foi criada a primeira base de dados que agrega informação sobre diversos tipos de nanopartículas inorgânicas, sua composição, características físicas, químicas e outras, bem como “endpoints” resultantes de estudos in vivo (exemplo, tamanho do tumor, acumulação das nanopartículas em tecidos, entre outros). Com este conjunto de dados criado com informação em mais de 700 artigos publicados, foram implementados modelos de inteligência artificial que permitissem correlacionar as nanopartículas com resultados experimentais in vivo. Segundo Tiago Rodrigues, “os resultados mostram que é possível prever eficácia pré-clínica com base nas características das nanopartículas e criam um precedente importante na utilização de modelos estatísticos para desenhar melhores experiências e veículos de entrega de fármacos”.
Os próximos passos após esta descoberta passam pela aplicação deste tipo de modelos para o desenho de nanopartículas para diversos tipos de cancros e também para perceber se é possível aplicar as mesmas metodologias para prever resultados de ensaios clínicos.
Este estudo pode ser lido na integra na página da Nature Nanotechnology.
