Relatórios de Estágio e Monografia intitulada “Inteligência Artificial no desenvolvimento de vacinas mRNA para o tratamento do cancro"

Abstract

The use of RNA molecules for gene therapy has several advantages due to the different functions that these molecules perform in vivo. The study of the structure of messenger RNA (mRNA) molecules and the mechanisms they trigger in the extracellular and intracellular environment, allowed us to understand how these molecules can be modified to generate the expression of a protein of interest, which will play an essential role in therapy. mRNA vaccines have gained prominence in this type of therapy in recent years, having shown interest in their application in cancer immunotherapy, particularly in solid tumors due to the immunomodulatory action induced in the environment surrounding these tumors. The development of quality and effective mRNA vaccines requires the treatment of some factors such as: the delivery vehicle for the mRNA molecules, which needs to be able to overcome extracellular and intracellular barriers, to guarantee the correct expression of the desired proteins and the personalization of therapy for each patient, as well as ensuring the safety of its administration.Autonomous artificial intelligence systems (Machine Learning and Deep Learning) have been applied to develop mRNA vaccines. The information processing carried out allowed the optimization of therapy, and these systems were put into practice by the pharmaceutical industry. Studies carried out allowed us to conclude that these models can be applied in personalizing treatment, choosing the delivery vehicle, as well as predicting toxicity after administration, this is possible with robust databases of the subject to be analyzed.Throughout this paper, I will be focusing on mRNA therapies applied to cancer treatment and how artificial intelligence models can help in the optimization of these vaccines. Highlighting the models under study, their advantages, limitations and future prospects.

A utilização de moléculas de RNA para terapia genética apresenta diversas vantagens devido às diferentes funcionalidades que estas moléculas desempenham in vivo. O estudo da estrutura das moléculas de RNA mensageiro (mRNA) e dos mecanismos que estas desencadeiam no meio extracelular e intracelular, permitiu a compreensão da forma como estas moléculas podem ser modificadas para gerarem a expressão de uma proteína de interesse, que terá um papel importante na terapêutica. As vacinas mRNA ganharam destaque neste tipo de terapiasnos últimos anos, tendo revelado interesse a sua aplicação na imunoterapia do cancro, nomeadamente em tumores sólidos devido à ação imunomoduladora induzida no ambiente envolvendo os mesmos. O desenvolvimento das vacinas mRNA com qualidade e eficazes,requer o tratamento de alguns fatores como: o veículo de entrega das moléculas mRNA, que precisa de ser capaz de transpor as barreiras extracelulares e intracelulares, de modo agarantir a expressão correta das proteínas desejadas e a personalização da terapia para cada doente, assim como também garantir a segurança da sua administração.Os sistemas de inteligência artificial autónomos (Machine Learning e Deep Learning) foram aplicados no desenvolvimento de vacinas mRNA. O processamento da informação realizadopermitiu a otimização da terapêutica, tendo estes sistemas sido colocados em prática pela indústria farmacêutica. Estudos realizados permitiram concluir que estes modelos podem ser aplicados na personalização da terapêutica, escolha do veículo de entrega, assim como também, na previsão de toxicidade após a administração, isto é possível com bases de dados robustas da matéria a analisar.Ao longo deste trabalho, irei basear-me nas terapêuticas mRNA aplicadas ao tratamento na área do cancro e como os modelos de inteligência artificial podem ajudar na otimização das mesmas, incidindo nos modelos em estudo, as suas vantagens, limitações e perspetivas futuras