Uma colaboração chilena impulsionada pelo BELLA II: Inteligência artificial para compreender a resistência ao câncer de mama triplo-negativo

Com o apoio da RedCLARA, da REUNA e do ambiente de testes BIO+IA do BELLA II, uma equipe chilena de pesquisadores da Universidade do Desenvolvimento (UDD) e da Universidade do Chile (UCh) utilizou inteligência artificial para identificar novas vias biológicas associadas à resistência aos tratamentos contra o câncer de mama triplo-negativo.

Entre 10% e 15% de todos os casos de câncer de mama são do tipo triplo-negativo; um dos subtipos mais agressivos dessa doença. Normalmente, ele cresce e se espalha mais rapidamente do que outros e apresenta maior risco de recidiva nos primeiros anos. O câncer de mama triplo-negativo afeta com maior frequência mulheres jovens, com menos de 40 anos, e, às vezes, está relacionado a mutações genéticas.

Sua alta mortalidade e a disponibilidade limitada de tratamentos eficazes tornam a resistência aos medicamentos um dos principais desafios para pacientes, médicos e pesquisadores. Para Patricia Silva Morales, aluna do Doutorado em Ciências e Inovação em Medicina da Universidade do Desenvolvimento, compreender por que alguns tumores deixam de responder a medicamentos como o cisplatino e o olaparibe era uma questão científica urgente. A resposta começou a tomar forma graças a uma iniciativa regional.

Em 2026, o projeto “Papel dos candidatos mitocondriais na farmacorresistência do câncer de mama triplo-negativo”, desenvolvido pela Universidade do Desenvolvimento em colaboração com a Universidade do Chile e com o apoio da REUNA, foi um dos cinco selecionados para participar do Programa Early Adopters BIO+IA, promovido pela RedCLARA no âmbito do BELLA II. O Programa foi criado para que equipes de pesquisa da América Latina e do Caribe pudessem ter acesso a recursos avançados de inteligência artificial aplicados à bioinformática por meio do Testbed BIO+IA.

Ciência colaborativa para enfrentar um problema complexo

A equipe foi composta pelos pesquisadores Patricia Silva Morales, Ricardo Armisén (ambos da UDD) e Katherine Marcelain (Uch), colaboração à qual se uniram, do lado do ecossistema das redes acadêmicas, a REUNA, a Rede Nacional de Pesquisa e Educação do Chile, e a RedCLARA, com o testbed de Bioinformática e Inteligência Artificial (BIO+IA) desenvolvido no âmbito do projeto BELLA II, cofinanciado pela União Europeia. A colaboração permitiu combinar experiência em oncologia, genética funcional do câncer, bioinformática e análise de dados biológicos para enfrentar um desafio comum: compreender como certos mecanismos associados à mitocôndria permitem que as células tumorais sobrevivam a tratamentos destinados a destruí-las.

A pesquisa partiu de uma hipótese inovadora: modificações específicas do RNA mitocondrial (conjunto de moléculas de ácido ribonucleico — RNA — produzidas dentro das mitocôndrias a partir da transcrição de seu próprio DNA) poderiam atuar como “interruptores biológicos” capazes de favorecer a sobrevivência das células tumorais diante da quimioterapia. Para testar essa ideia, a equipe precisava integrar grandes volumes de informações provenientes de bancos de dados biomédicos, literatura científica e análises moleculares.

A contribuição do ambiente de testes BIO+IA

O ambiente de testes de Bioinformática e Inteligência Artificial do BELLA II foi projetado precisamente para enfrentar esse tipo de desafio. A plataforma integra IA generativa e lógica, além de ferramentas bioinformáticas capazes de analisar informações científicas dispersas em inúmeros repositórios especializados, facilitando a identificação de redes de interação molecular e a geração de hipóteses experimentais.

Durante oito semanas de trabalho, as equipes participantes receberam treinamento especializado e acompanhamento técnico, utilizando uma infraestrutura regional operada pela RedCLARA e habilitada pelo BELLA II. O objetivo foi acelerar processos de pesquisa que normalmente exigem meses ou até anos de revisão bibliográfica e análise manual.

Para Patricia Silva, o acesso a esses recursos foi transformador: “Decidimos nos inscrever no Programa Early Adopters porque reconhecemos o valor transformador que a Inteligência Artificial traz para a pesquisa biomédica atual. Especificamente, buscávamos potencializar a velocidade, a profundidade e o alcance de nossas revisões bibliográficas e análises de dados.”

A pesquisadora explica que o principal valor do testbed foi sua capacidade de ampliar significativamente o alcance das análises bioinformáticas realizadas anteriormente e fortalecer as hipóteses que atualmente estão sendo validadas experimentalmente.

Novas hipóteses terapêuticas e resultados concretos

Um dos principais benefícios do uso da IA foi a possibilidade de analisar grandes volumes de literatura científica e converter essas informações em modelos compreensíveis de interação biológica. “O que consideramos uma contribuição diferenciada foi a capacidade de traduzir o vasto conhecimento de milhares de artigos em esquemas visuais representativos desses mecanismos”, afirma a especialista da UDD.

Esse processo permitiu que o grupo de pesquisa identificasse novas associações moleculares relacionadas à resistência ao tratamento e descobrisse vias biológicas que não haviam sido consideradas na proposta original de pesquisa.

Entre os resultados mais relevantes, identificou-se o papel central das espécies reativas de oxigênio (ROS) na resposta ao cisplatino, bem como a possível participação dos genes CISD1 e ALDH4A1 nos mecanismos de sobrevivência tumoral. O que isso significa? Significa que o cisplatino danifica as células tumorais por meio de moléculas chamadas ROS, mas os genes CISD1 e ALDH4A1 poderiam ajudar o tumor a se defender e sobreviver; compreender esse processo poderia permitir tratamentos contra o câncer mais eficazes no futuro. Essa é uma grande descoberta desta pesquisa.