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

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.