O trabalho, desenvolvido em parceria com a Universidade de Regensburg, ao sul da Alemanha, e também pelos pós-doutorandos peruanos Edwin Talavera e Soledad Llerena, da USP-São Carlos criou, pela primeira vez, uma ferramenta computacional que, usando técnicas de aprendizagem de máquinas e ciência de dados, permite identificar interações funcionais entre os genes quando se inibe um deles com algum tipo de produto químico/medicamento.
A pesquisa irá ajudar a universidade alemã no avanço do entendimento e tratamento do câncer, mas a metodologia pode ser aplicada para se entender outros distúrbios da regulação gênica e seus respectivos tratamentos.
Atualmente, não é possível saber, por exemplo, quais genes serão afetados quando a pessoa toma um medicamento, e isso acaba levando a vários efeitos colaterais – inclusive, pode levar a algumas doenças secundárias depois. Então, identificando exatamente a correlação e que genes estão sendo afetados por uma determinada droga, pode-se reduzir e até eliminar esses efeitos.
