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A busca da cura para o câncer: o big data é a solução?

15 de maio de 2018

O aumento nos dados disponíveis sobre pacientes pode revolucionar o modo como tratamos o câncer, mas essa solução ainda enfrenta grandes desafios logísticos.

O câncer é um dos grandes flagelos da nossa época. É a segunda principal causa de morte em todo o mundo, responsável por tirar a vida de 8,8 milhões de pessoas em 2015. Além disso, essa doença está se tornando cada vez mais prevalente. Estima-se que o número de novos casos possa aumentar em até 70% nas próximas duas décadas.

Ainda que a luta contra o câncer tenha alcançado excelentes avanços nos últimos 30 anos, com a taxa de sobrevida tendo dobrado, uma cura definitiva ainda está distante.

O desafio é maior porque o câncer não é uma doença única, e sim centenas de doenças distintas. Cada tumor é diferente, crescendo e desenvolvendo-se de forma singular. Um único tumor chega a possuir bilhões de células, cada uma delas podendo sofrer mutação. Como essas células cancerígenas podem ter novas mutações e novas variações genéticas enquanto se multiplicam, existe uma diversidade quase infinita de variações em nível de genoma à medida que o tumor cresce e se desenvolve.

Isso torna o tratamento do câncer extremamente complexo, com oncologistas tentando atingir um alvo imprevisível e em movimento. Não há uma solução única para todas as variações da doença.

“O câncer é altamente heterogêneo,” afirma o Dr. Andreas Schuppert, professor na RWTH Aachen University e especialista em Clinical Pharmacometrics na Divisão Pharmaceuticals da Bayer. "Se você tentar comparar diferentes tipos de câncer em nível molecular, provavelmente não encontrará dois tipos iguais. O problema é que ninguém sabe precisamente quais são os parâmetros que controlam o destino do câncer. Esse é o desafio.”

A montanha de dados

Algo que os pesquisadores já têm à disposição são dados. Muitos dados. Um único paciente com câncer pode gerar aproximadamente um terabyte de dados biomédicos, que consiste em dados de diagnósticos de rotina e todos os dados clínicos do paciente. Isso é o equivalente a armazenar mais de 300 mil fotos ou 130 mil livros.

Junto com o histórico e os dados de imagem do paciente, os dados genéticos se tornaram uma ferramenta importante na batalha contra o câncer. Com a queda no custo de sequenciamento do DNA nas últimas duas décadas, a coleta de informações genéticas detalhadas sobre o paciente e o tumor se tornou muito mais comum, aumentando rapidamente o volume de dados disponibilizados aos cientistas.

Hoje, os pesquisadores não analisam somente o código genético das células cancerígenas que deram origem à doença, eles também comparam esses dados com o DNA das metástases, ou tumores secundários, que se desenvolvem.

Ao final de 2017, estima-se que as pesquisas referentes ao sequenciamento do genoma de pacientes produziram um exabyte de dados anualmente. Esse número é igual a um milhão de terabytes (o equivalente a 130 bilhões de livros, mil vezes mais do que tudo que já foi publicado).

“Escondido nessa montanha de dados está o conhecimento que pode salvar a vida de um paciente ou mudar o mundo.” – Atul Butte, diretor do Institute for Computational Health Sciences, da Universidade da Califórnia em São Francisco.

Como os cientistas usam dados para combater o câncer

A natureza profundamente complexa do câncer faz com que a abordagem a partir do uso de big data seja significativamente distinta da usada em algumas doenças. No câncer existem milhares de parâmetros por paciente, mas às vezes são poucos pacientes similares a estudar, já que cada tumor é único.

Atualmente, os pesquisadores usam esses dados para analisar a doença em três níveis:

  • Celular – procurando padrões nos dados de células cancerígenas individuais para descobrir biomarcadores genéticos. A descoberta de características comuns pode nos ajudar a predizer de forma mais assertiva como cada tumor pode se transformar e que tipos de tratamentos podem ser mais efetivos.
  • Paciente – o histórico médico e os dados de DNA de um paciente podem ser usados para definir a melhor combinação possível de terapias, com base no tumor, nos genes e nos efeitos de cada tratamento sobre pacientes com padrões similares de doença e genética.
  • População – o maior volume de dados populacionais pode ser analisado para proporcionar melhores estratégias de tratamentos para os pacientes, com base em diferentes estilos de vida, regiões geográficas e tipos de câncer.

O objetivo dessas abordagens é permitir que oncologistas ofereçam a cada paciente um tratamento personalizado para o tipo específico de células cancerígenas encontradas nele, limitando o risco de efeitos colaterais graves.

Sintomas e supercomputadores

"O uso de big data é uma realidade na medicina há muito tempo. Os três 'Vs', volume, velocidade e variedade, determinarão cada vez mais a rotina nos consultórios médicos", afirma o Dr. Joerg Lippert, head de Clinical Pharmacometrics na Divisão Pharmaceuticals da Bayer.

A análise de dados já se tornou uma arma essencial na batalha contra a doença na era digital. Todavia, em se tratando de câncer, a absoluta imprevisibilidade na forma como o tumor se transforma e se desenvolve dificulta a tarefa de encontrar uma resposta em todos esses dados.

O desafio não é acumular dados de pacientes, e sim saber como gerenciar e analisar adequadamente todas as informações armazenadas. Assim como não há uma cura única para o câncer, não há uma única ferramenta para analisar os dados. Pesquisadores e cientistas da computação estão sempre correndo atrás. Assim que eles desenvolvem novas ferramentas e técnicas necessárias para processar com eficiência todas essas informações, novas fontes de dados surgem e criam novas exigências computacionais.

Também existe um problema de padronização da forma como os dados são coletados, armazenados e estudados. A genômica ainda não estabeleceu padrões para converter dados brutos de sequenciamento em dados processados. Além disso, muitos dados médicos são bastante desestruturados e, em alguns casos, imprecisos devido a erros humanos na inserção das informações ou na forma como elas foram medidas ou registradas.

Para lidar com esse volume de dados pessoais, desenvolver ferramentas e softwares que permitam entender tudo isso e ter a capacidade computacional necessária para processar tudo, os pesquisadores estão procurando formar parcerias e trabalhar em cooperação. Projetos público-privados, como a Iniciativa sobre Medicamentos Inovadores na Europa, estão ajudando a acelerar o processo de desenvolvimento e reunir conhecimentos e experiências variadas. A iniciativa Project Data Sphere é uma plataforma para compartilhar, integrar e analisar dados históricos de pesquisa sobre o câncer em um único local. Além disso, o projeto DREAM Challenges representa um esforço científico participativo que usa financiamento coletivo e compartilhamento transparente de dados para acessar ferramentas analíticas, sugerir melhorias e desenvolver novas soluções. Claro, a necessidade de uma legislação sobre privacidade de dados aumenta a complexidade de iniciativas dessa natureza.

O poder da inteligência coletiva

As montanhas de informações já disponíveis a oncologistas podem nos ajudar a oferecer tratamentos personalizados que consigam atingir o tumor com maior eficácia e reduzir a incidência de efeitos colaterais.

No entanto, essa é uma tarefa incrivelmente difícil, e reconhecer o verdadeiro potencial dessa nova arma na batalha contra o câncer requer uma capacidade de gerenciar e analisar apropriadamente todos esses dados. A solução reside em mais esforços colaborativos que permitam usar diversas ferramentas, cada uma com objetivos específicos.

Se a medicina do século 20 buscava coletar dados, a prática do século 21 visa encontrar formas que nos possibilitem trabalhar melhor em conjunto para encontrar o uso ideal desses dados.

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