Investigadores de Aveiro inspiram-se nos buracos negros para revolucionar o tratamento do cancro
O método, inspirado nas leis da astrofísica, apresentou resultados promissores. Os cientistas acreditam que a abordagem pode emergir como um “paradigma disruptivo”, abrindo caminho a novas investigações com “elevados impactos” para clínicos e pacientes.
Os tratamentos oncológicos que recorrem à quimioterapia estão, há várias décadas, entre as principais terapias para combater o cancro. A sua aplicação, todavia, apresenta ainda muitas limitações, como resultados reduzidos e efeitos colaterais significativos.
Os investigadores da Universidade de Aveiro estão a trabalhar para melhorar este tratamento e acreditam que o seu novo método pode vir a significar um marco no combate às doenças oncológicas. Recorrendo aos padrões gravitacionais dos buracos negros, os cientistas desenvolveram uma abordagem inovadora para otimizar o planeamento terapêutico por quimioterapia.
Inspirado nas leis da natureza, o procedimento procura implementar tratamentos personalizados capazes de aumentar o efeito dos fármacos em uso clínico.
Procurando ultrapassar as deficiências nos tratamentos atuais de quimioterapia, a equipa da Universidade de Aveiro estudou alternativas terapêuticas personalizadas às características de cada paciente.
As etapas da investigação pioneira
A nova metodologia seguiu várias etapas até começar a produzir os primeiros resultados. Numa primeira fase, os investigadores desenvolveram um algoritmo de controlo pioneiro, inspirado na termodinâmica dos buracos negros.
A investigação focou-se, na etapa seguinte, nas potencialidades deste algoritmo para otimizar as terapias, procurando-se sobretudo alcançar a remissão do volume do tumor ou, em alternativa, a sua conversão em doença crónica.
No último estádio da investigação, vários fármacos foram utilizados com o intuito de avaliar a evolução do tumor. O seu progresso foi monitorizado através de diversos testes de simulação e modelos matemáticos de desenvolvimento tumoral.
Segundo a equipa de investigadores, o modelo, suportado nas leis da astrofísica, não somente conseguiu responder adequadamente ao comportamento imprevisível da massa tumoral, como se mostrou também apto para reagir à resistência do tumor à quimioterapia.
Paradigma disruptivo para pacientes e médicos
As descobertas forneceram, como tal, “evidências de que a terapia do cancro inspirada em eventos encontrados em buracos negros pode emergir como um paradigma disruptivo”, concluem os autores do estudo intitulado “Next-generation chemotherapy treatments based on black hole algorithms: From cancer remission to chronic disease management”.
O trabalho conduzido na Universidade de Aveiro pode, por isso, abrir caminhos alternativos de investigação com “elevados impactos” para clínicos e pacientes oncológicos, defendem os investigadores.
O estudo é apenas uma versão preliminar que os autores pretendem aprofundar nos próximos meses. Com o objetivo de gerar mais resultados para pacientes e médicos, estes novos modelos de planeamento terapêutico foram submetidos a vários projetos científicos nacionais e internacionais, nomeadamente o Projetos em todos os Domínios Científicos, da Fundação Para a Ciência e Tecnologia, e a CaixaResearch Health Call 2024, da Fundação la Caixa.
A equipa de Aveiro vai contar ainda com a parceria de investigadores da Universidade de Coimbra que se irão juntar a este projeto para facilitar a obtenção de financiamento destinado à validação pré-clínica. O intuito desta fase, em particular, é verificar se a abordagem laboratorial tem potencial para tratar o cancro nos humanos.
O estudo contou com a participação dos investigadores Marco Santos e Gil Gonçalves do Centro de Tecnologia Mecânica e Automação (TEMA), Delfim Torres e Carlos Herdeiro do Centro de Investigação e Desenvolvimento em Matemática e Aplicações (CIDMA), assim como do estudante de doutoramento Rodrigo Bernardo.
Referência do artigo
Santos, M., Gonçalves, G. Torres, D., Bernardo, R. et al. Next-generation chemotherapy treatments based on black hole algorithms: From cancer remission to chronic disease management. Computers in Biology and Medicine (2024).