In silico strategies for molecular investigation and identification of potential therapeutic targets in breast cancer

Summary: O câncer de mama (CAM) é a neoplasia mais incidente na população global e a segunda mais mortal dentre todos os cânceres entre mulheres. O desenvolvimento e a progressão do CAM estão associados à desregulação de múltiplas vias de sinalização associadas à regulação de crescimento, à proliferação e à sobrevivência celular. Nesse contexto, os principais genes envolvidos na regulação da apoptose, do ciclo celular e da transcrição gênica, bem como da tradução de sinal incluem: BRCA1/2, PALB2, TP53, MYC, PTEN, CCND1, AKT1, GATA3, CDH1, RB1 e PIK3CA, MAP3K1, APC, ARID1A, ARID2, ASXL1, BAP1, KRAS, MAP2K4, MLL2, NF1, SETD2, SF3B1, SMAD4 e STK11.
O direcionamento de terapias para alvos significativos na fisiopatologia do CAM é essencial para o desenvolvimento de estratégias terapêuticas eficazes, seguras e individualizadas. Assim, a bioinformática possibilita a exploração sistemática de grandes bases de dados biológicos, viabilizando a predição de alvos moleculares, a identificação de genes associados à doença e a construção de redes de interação que refletem o comportamento sistêmico das células tumorais. Essa integração de dados favorece compreensão mais abrangente dos mecanismos envolvidos na carcinogênese e na progressão tumoral do CAM, superando limitações de abordagens reducionistas.
Além disso, tais estratégias têm impulsionado o reposicionamento de fármacos, permitindo a identificação de novas aplicações terapêuticas para compostos já conhecidos, com perfis farmacocinéticos e toxicológicos previamente estabelecidos, o que reduz custos e tempo de desenvolvimento. Paralelamente, a farmacologia de redes também viabiliza a investigação de moléculas bioativas ainda não descritas como agentes terapêuticos, como compostos naturais, por meio da predição de suas interações com alvos relevantes e de seu impacto em vias biológicas associadas ao câncer.
Dessa forma, a integração entre farmacologia de redes e bioinformática constitui estratégia promissora para a identificação de moléculas-alvo e compostos potencialmente ativos, fundamentando a condução das etapas metodológicas propostas.

Starting date: 01/09/2025
Deadline (months): 99

Participants:

Role	Name
Coordinator *	LETICIA BATISTA AZEVEDO RANGEL