Pesquisadores da Universidade de Navarra, em Espanha, lançaram o RNACOREX, um software open-source que descobre redes genéticas ocultas em tumores cancerosos. A ferramenta analisa milhares de interações moleculares e prevê a sobrevivência dos pacientes com clareza que rivaliza com sistemas de IA avançados. Testada em dados de 13 tipos de cancro, fornece insights interpretáveis para avançar a investigação do cancro.
Pesquisadores da Universidade de Navarra apresentaram o RNACOREX, uma nova plataforma open-source concebida para revelar as complexas redes genéticas subjacentes ao cancro. Desenvolvida no Instituto de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (DATAI) em colaboração com o Cancer Center Clínica Universidad de Navarra, o software integra dados de bases de dados biológicas internacionais com informação de expressão génica para identificar interações chave miRNA-mRNA.
Estas interações formam redes regulatórias que influenciam o comportamento do tumor e os resultados dos pacientes. Como explica Rubén Armañanzas, chefe do Laboratório de Medicina Digital no DATAI e autor principal, «Compreender a arquitetura destas redes é crucial para detetar, estudar e classificar diferentes tipos de tumores. No entanto, identificar estas redes de forma fiável é um desafio devido à vasta quantidade de dados disponíveis, à presença de muitos sinais falsos e à falta de ferramentas acessíveis e precisas capazes de distinguir quais interações moleculares estão verdadeiramente associadas a cada doença.»
O RNACOREX aborda estas questões construindo modelos probabilísticos a partir de interações classificadas, oferecendo um mapa molecular claro da função tumoral. Avaliado com dados do consórcio The Cancer Genome Atlas (TCGA), a ferramenta foi aplicada a 13 tipos de cancro, incluindo mama, cólon, pulmão, estômago, melanoma e tumores de cabeça e pescoço. Prevé a sobrevivência com precisão comparável a modelos de IA sofisticados, mas destaca-se pelas suas explicações interpretáveis.
Aitor Oviedo-Madrid, primeiro autor e investigador no DATAI, nota: «O software previu a sobrevivência dos pacientes com precisão ao nível de modelos de IA sofisticados, mas com algo que muitos desses sistemas não têm: explicações claras e interpretáveis das interações moleculares por trás dos resultados.» Além das previsões, o RNACOREX identifica padrões moleculares partilhados entre tumores e destaca moléculas biomedicamente relevantes, podendo auxiliar em novas hipóteses para diagnósticos e tratamentos. Oviedo-Madrid acrescenta: «A nossa ferramenta fornece um 'mapa' molecular fiável que ajuda a priorizar novos alvos biológicos, acelerando a investigação do cancro.»
Publicado na PLOS Computational Biology em 2025 (DOI: 10.1371/journal.pcbi.1013660), o RNACOREX está disponível no GitHub e PyPI, com ferramentas de base de dados automatizadas para integração fácil. Financiado parcialmente pelo programa ANDIA 2021 do Governo de Navarra e ERA PerMed JTC2022 PORTRAIT, o projeto enfatiza a IA explicável em genómica. Armañanzas afirma: «À medida que a inteligência artificial na genómica acelera, o RNACOREX posiciona-se como uma solução explicável, fácil de interpretar e uma alternativa aos modelos de 'caixa preta', ajudando a trazer dados ómicos para a prática biomédica.»
Expansões futuras incluem análise de vias e camadas moleculares adicionais para modelar melhor a progressão tumoral, apoiando a medicina oncológica de precisão.
