Perfil fenotípico baseado em análise de alto conteúdo aplicado ao desenvolvimento de estratégias terapêuticas para células dormentes de câncer de mama

• Processo: 22/09246-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Bioquímica - Biologia Molecular
• Pesquisador responsável: Eneida de Paula
• Beneficiário: Thais de Moraes Lacerda
• Instituição Sede: Instituto de Biologia (IB). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/05833-8 - Triagem de reguladores funcionais das decisões de parada de proliferação em G0 usando siRNA, BE.EP.DR
• Assunto(s): Neoplasias mamárias Nanopartículas Quinases
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: alvos farmacológicos | Câncer de mama | dormência tumoral | High Content Screening | Nanopartículas | Quinases | Dormência tumoral

Resumo

O câncer de mama é uma das malignidades mais prevalentes em todo o mundo e uma das maiores causas de morte por câncer, principalmente devido aos eventos metastáticos que disseminam a doença a outros órgãos. Outro aspecto importante relacionado ao processo metastático e à agressividade tumoral é o mecanismo de dormência, que mantém as células neoplásicas num estado quiescente e lhes confere o poder de resistir a terapias convencionais. Múltiplas anormalidades genéticas estão frequentemente presentes no câncer, levando ao desenvolvimento de disfunções metabólicas, em vias de sinalização e outros processos celulares importantes. Uma das categorias de moléculas afetadas por anomalias são as quinases, enzimas essenciais para um adequado funcionamento celular e que estão envolvidas no processo de fosforilação de proteínas. Nosso projeto tem como objetivo entender a biologia e mecanismos moleculares envolvidos no processo de dormência de células tumorais de mama por exposição a uma biblioteca de inibidores de quinases, fármacos quimioterápicos e nanopartículas, a fim de sensibilizar células dormentes de câncer. Para detectar essas alterações utilizaremos os perfis fenotípicos multiparamétricos de células individuais obtidos através de imagens de microscopia de fluorescência. A análise e agrupamento desses parâmetros será feita através do uso de ferramentas da ciência de dados como aprendizagem de máquina. Essa abordagem visa desenvolver uma plataforma robusta que permitirá compreender a biologia do câncer e gerar estratégias terapêuticas mais eficazes no combate ao câncer de mama.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GONCALVES, SAYENY DE AVILA; CECCATO, BRUNO TELLI; MORAES-LACERDA, THAIS; DE JESUS, MARCELO BISPO; DE LA TORRE, LUCIMARA GAZIOLA; VIEIRA, RONIERIK PIOLI. Synthesis of poly[2-(dimethylamino)ethyl methacrylate] grafting from cellulose nanocrystals for DNA complexation employing a 3D-twisted cross-sectional microchannel microfluidic device. International Journal of Biological Macromolecules, v. 305, p. 13-pg., 2025-05-01. (22/09246-1, 22/02728-0)