Um tela com códigos de programação

Biologia Computacional e Bioinformática

 

Uma parte essencial da pesquisa sobre o câncer é a análise e a interpretação de dados complexos. A equipe de biologia computacional e bioinformática concentra-se na aplicação de abordagens analíticas e computacionais existentes e no desenvolvimento de novos métodos para aprofundar a compreensão a respeito da biologia do câncer e aperfeiçoar futuras terapias. A equipe é formada por um time multidisciplinar especializado permanente e por estudantes de mestrado e doutorado com formação acadêmica nas áreas de ciências biológicas e exatas.

Equipe

Equipe

Pesquisador Principal 

Dr. Israel Tojal da Silva

Linhas de pesquisa

O câncer origina-se de uma única célula que começa a se comportar de maneira anormal devido a mutações somáticas que ocorrem em seu DNA. Diferentes padrões de mutação somática, conhecidos como "assinaturas mutacionais", podem surgir a partir dos fatores genéticos, ambientais e do estilo de vida que atuam, de forma cumulativa, ao longo da vida de um paciente. O objetivo dessa linha de pesquisa é desenvolver métodos computacionais para detectar essas assinaturas que estão ativas no genoma do câncer. Ao aplicar esses métodos em análises abrangentes, busca-se esclarecer os mecanismos da carcinogênese e, assim, identificar novas oportunidades para uma aplicação mais eficaz das terapias disponíveis.

A capacidade de identificar diferenças em vários aspectos celulares do câncer pode levar a tratamentos personalizados mais eficazes. A equipe busca compreender a importância da diversidade das células imunológicas infiltradas no microambiente tumoral. Em geral, esse infiltrado é uma mistura heterogênea de células que inclui populações imunes inatas, adaptativas e tipos de células associadas a funções imunológicas ativas e supressoras. De maneira complementar, procura caracterizar o microbioma nesse ambiente complexo e explora seu papel na resposta do sistema imunológico.

Com o avanço das novas tecnologias no campo da oncologia, é gerada uma grande quantidade de dados durante a jornada do paciente com câncer. Em paralelo, o diagnóstico e prognóstico precoces de um tipo de câncer podem facilitar o subsequente tratamento clínico desses pacientes. No entanto, a previsão precisa de como um paciente irá responder a um tratamento ainda é uma das tarefas mais interessantes e desafiadoras. Os esforços da equipe estão voltados para a aplicação de técnicas modernas de aprendizado de máquina que buscam explorar dados complexos a fim de produzir modelos para classificação e predição de pacientes com alto ou baixo risco de resposta.

Avaliação de conteúdo

Você gostaria de avaliar esse conteúdo?
Esse conteúdo foi útil?
Gostaria de comentar algo sobre esse conteúdo?
Ao continuar você confirma ter ciência de nossa Política de Privacidade e dos respectivos Avisos de Privacidade e Proteção de Dados presentes em nosso Portal de Privacidade.
CAPTCHA
Esta pergunta é para testar se você é humano e para evitar envios de spam