O presente trabalho propõe o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA), em especial redes neurais artificiais, para analisar combinações de proteínas e aminoácidos que possam contribuir para o desenvolvimento de novas estratégias terapêuticas no tratamento do câncer de mama. Fundamentado em bioquímica estrutural, química orgânica, proteômica e oncologia, o projeto explora os recentes avanços no mapeamento das estruturas proteicas, como os proporcionados pela AlphaFold — que, em 2020, utilizando IA, foi capaz de auxiliar na catalogação de pouco mais de 200 milhões de proteínas - Praticamente todo o reino animal -, em contraste às cerca de 150 mil identificadas até 2015 após seis décadas de pesquisa por meio de métodos convencionais. Tendo isso em vista, espera-se utilizar IA para analisar combinações de proteínas, e assim, contribuir para um tratamento mais eficaz, ampliando as perspectivas terapêuticas no combate ao câncer de mama.

    O câncer de mama representa um dos maiores desafios na área de oncologia devido à sua alta incidência e complexidade biológica. Nesse contexto, a aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado promissora para o avanço na compreensão e no tratamento da doença. O presente trabalho propõe o uso de IA, em especial redes neurais artificiais, para analisar combinações de proteínas e aminoácidos com potencial terapêutico na cura ou controle do câncer de mama. A iniciativa se apoia nos fundamentos de bioquímica estrutural, química orgânica e proteômica, áreas que permitem investigar em profundidade as estruturas, funções e reatividade química desses biomoléculas.

    A base conceitual do projeto reside, em parte, nos resultados obtidos pela AlphaFold, que demonstrou o poder da IA na elucidação de estruturas proteicas. Até 2015, depois de mais de seis décadas de pesquisa, haviam sido catalogadas apenas cerca de 150 mil proteínas por métodos experimentais convencionais. Em 2020, graças aos avanços trazidos pela IA desenvolvida pela AlphaFold, foi possível catalogar mais de 200 milhões de proteínas, abrangendo quase todo o reino animal. Esses números evidenciam o potencial transformador das soluções computacionais na pesquisa biomédica.

    Assim, a presente proposta busca integrar conhecimentos de oncologia, proteômica e nutrição clínica avançada para desenvolver modelos preditivos capazes de sugerir novas estratégias terapêuticas ou complementares ao tratamento do câncer de mama. A relevância e a originalidade do projeto residem em explorar as possibilidades abertas pela IA para acelerar a identificação de proteínas e aminoácidos promissores, contribuindo para o desenvolvimento de tratamentos personalizados e mais eficazes na área oncológica.