Um novo projeto de pesquisa visa acelerar a entrega de tratamentos de câncer personalizados usando smartphones para processar dados enquanto seus proprietários dormem.

Pesquisadores do Imperial College London estão trabalhando com a Fundação Vodafone para recrutar pessoas para doar o poder de seus smartphones e executar um aplicativo simples, o que pode ajudar a realizar pesquisas durante a noite.

O projeto irá aproveitar o poder de processamento de milhares de smartphones que, quando combinados, pode analisar grandes volumes de dados em menos tempo do que levaria um supercomputador, e por uma fração do custo das plataformas de computação em nuvem.

Os smartphones contêm uma grande quantidade de capacidade de computação necessária para executar tudo, desde e-mail a aplicativos de streaming de música e vídeo, mas eles ficam geralmente dormentes enquanto os usuários conectam seus telefones para carregá-los durante a noite.

Projeto Drogas

Como parte do projeto "DRUGS" (Reposicionamento de Drogas Usando Redes de Smartphones), uma equipe liderada pelo Dr. Kirill Veselkov no Departamento de Cirurgia e Câncer da Imperial projetou um algoritmo que divide enormes conjuntos de dados em pequenos pedaços que podem ser analisados.

Os usuários baixam o aplicativo DreamLab em seus telefones e o executam por seis horas durante a noite, enquanto o telefone carrega.

Enquanto eles dormem, o aplicativo faz o download de um pequeno pacote de dados - cerca de 5 MB - e usa os processadores do telefone para executar milhões de cálculos, antes de enviar os resultados e limpar os dados.

O aplicativo já foi usado por pesquisadores na Austrália para analisar dados sobre câncer de pâncreas, mas este projeto será a primeira vez que será usado na Europa.

Ao usar a abordagem baseada na multidão para trabalhar com dados disponíveis publicamente sobre genes do câncer e interações medicamentosas, os pesquisadores do Imperial esperam acelerar significativamente a pesquisa do câncer, identificando novas combinações de drogas que podem ser mais eficazes no combate ao câncer em pacientes individuais.

Em última análise, o uso dessa abordagem de computação móvel baseada em nuvem pode reduzir drasticamente o tempo gasto para analisar tais grandes quantidades de dados. Um computador desktop com processador de oito núcleos funcionando 24 horas por dia levaria 100 anos para processar os dados. Mas uma rede de 100, Mil smartphones funcionando seis horas por noite poderiam fazer o trabalho em apenas três meses.

Professor David Gann CBE, Vice-presidente (Inovação) do Imperial College London, disse:"Através do aproveitamento do poder de computação distribuída, O DreamLab está ajudando a tornar a medicina personalizada uma realidade.

"Este projeto demonstra como as parcerias de pesquisa inovadoras da Imperial com parceiros corporativos e membros do público estão trabalhando juntas para resolver alguns dos maiores problemas que enfrentamos hoje, gerando um impacto social real. "

Andrew Dunnett, Diretor da Fundação Vodafone, disse:"Queremos encorajar as pessoas em todo o Reino Unido a se tornarem heróis da noite para o dia na luta contra o câncer.

“Os clientes da Vodafone e usuários de outras redes podem usar seus smartphones para permitir o processamento de grandes volumes de dados.

"Isso significa que o Imperial College London será capaz de acelerar a pesquisa do câncer tão necessária no Reino Unido."

Mutações genéticas e câncer

A esperança é que, em vez de uma abordagem de tentativa e erro de testar combinações de drogas contra o câncer para ver qual funciona melhor para um paciente, Abordagens baseadas em dados como essa poderiam ajudar a identificar combinações de drogas a serem usadas com base no genótipo do próprio câncer.

Dr. Veselkov disse:"Atualmente, estamos gerando enormes volumes de dados de saúde em todo o mundo todos os dias, mas apenas uma fração disso está sendo usada. Ao aproveitar o poder de processamento de milhares de smartphones, podemos aproveitar esse recurso inestimável e procurar pistas nos conjuntos de dados.

Usando publicamente disponível, dados de pesquisa anonimizados extraídos de várias fontes, a equipe Imperial projetou um algoritmo para explorar como essas mutações potencialmente interagem com outros genes. " isso poderia nos ajudar a fazer melhor uso dos medicamentos existentes e encontrar combinações mais eficazes de medicamentos adaptados aos pacientes, e melhorar os tratamentos. "

O algoritmo testa todas as combinações possíveis de interações gene-gene com base em dados existentes de quase um milhão de amostras de câncer em todo o mundo, representando entre 30, 000 e 50, 000 mutações de câncer únicas.

Este tipo de análise ajuda a 'estratificar' os pacientes em grupos - ou seja, aqueles que têm mutações semelhantes, ou interações de genes em comum - com base na composição genética de seu câncer, em vez de classificação com base no tipo de câncer que eles têm, ou quão avançado é.

Explorando as conexões

O algoritmo também analisa dados de interações conhecidas para milhares de medicamentos registrados, mostrando com quais genes e proteínas eles interagem - por exemplo, alguns medicamentos podem diminuir a regulação de uma proteína que é conhecida por ser regulada positivamente por uma mutação específica do câncer.

Esses dados incluem medicamentos contra o câncer, bem como medicamentos reaproveitados, inicialmente projetados para outra indicação. Um exemplo é o citrato de sildenafil, um composto que foi originalmente desenvolvido como uma droga cardiovascular, mas agora é usado para tratar a disfunção erétil.

Sobrepondo os resultados, a equipe espera construir uma imagem mais clara de quais combinações de medicamentos são mais adequadas para os pacientes, com base em suas mutações.

No futuro, a abordagem pode incluir dados farmacológicos sobre os efeitos dos medicamentos e interações medicamentosas, para gerar informações ainda mais detalhadas sobre quais combinações e doses de medicamentos podem funcionar melhor para os pacientes.

Dr. Veselkov acrescentou:“Cada paciente com câncer no Reino Unido poderia ter o DNA testado na próxima década. O desafio é como usar os próprios dados dos pacientes para uma seleção de terapia mais personalizada.

"Neste empolgante projeto colaborativo com a Vodafone, implementamos e implantamos os algoritmos de aprendizado de máquina em telefones celulares para simular o efeito das mutações e drogas do câncer nos circuitos moleculares intracelulares.

"Os resultados irão lançar luz sobre possíveis terapias multidrogas contra redes moleculares interrompidas, em vez de mutações específicas em pacientes com câncer individuais."