fbpx Base de dados criada com Inteligência Artificial permite prever eficácia pré-clínica de nanopartículas no tratamento de cancro | ULisboa

Base de dados criada com Inteligência Artificial permite prever eficácia pré-clínica de nanopartículas no tratamento de cancro

Base de Dados Criada com Inteligência Artificial Permite Prever Eficácia Pré-Clínica de Nanopartículas no Tratamento de Cancro

Base de dados criada com Inteligência Artificial permite prever eficácia pré-clínica de nanopartículas no tratamento de cancro

Share Base de dados criada com Inteligência Artificial permite prever eficácia pré-clínica de nanopartículas no tratamento de cancro

Recorrendo à tecnologia de machine learning, foi possível criar uma base de dados que agrega informação sobre diversos tipos de nanopartículas inorgânicas, que permitem prever a eficácia de um tratamento para o cancro.

Neste estudo publicado na revista Nature, no qual participou Tiago Rodrigues, docente da Faculdade de Farmácia da Universidade de Lisboa, foi criada a primeira base de dados que agrega informação sobre diversos tipos de nanopartículas inorgânicas, composição, características físicas, químicas e outras, bem como “endpoints” resultantes de estudos in vivo (exemplo, tamanho do tumor, acumulação das nanopartículas em tecidos, entre outros). Com este conjunto de dados criado com informação em mais de 700 artigos publicados, foram implementados modelos de inteligência artificial que permitissem correlacionar as nanopartículas com resultados experimentais in vivo. Segundo Tiago Rodrigues, “os resultados mostram que é possível prever eficácia pré-clínica com base nas características das nanopartículas e criam um precedente importante na utilização de modelos estatísticos para desenhar melhores experiências e veículos de entrega de fármacos”.

Os próximos passos após esta descoberta passam pela aplicação deste tipo de modelos para o desenho de nanopartículas para diversos tipos de cancros e também para perceber se é possível aplicar as mesmas metodologias para prever resultados de ensaios clínicos.

Fonte: Faculdade de Farmácia da Universidade de Lisboa

1


NOTÍCIAS DA ULISBOA

Para que esteja sempre a par das atividades da ULisboa, nós levamos as notícias mais relevantes até ao seu email. Subscreva!

SUBSCREVER