O presente programa de computador se refere a uma plataforma bioinformática implementada em linguagem Python para descoberta, validação e análise de assinaturas moleculares associadas a danos celulares, por meio de uma abordagem de biópsia líquida in silico baseada no proteoma de vesículas extracelulares humanas. A solução integra módulos de mineração e padronização de dados, filtragem subtrativa multifatorial, análise estatístico-relacional e visualização de redes biológicas, permitindo identificar e predizer múltiplos Modos de Ação (MoA) relacionados à toxicidade. Seu núcleo algorítmico realiza a purificação hierárquica de sinais biológicos, associada a métricas de dissimilaridade e redução de dimensionalidade, produzindo evidências mecanísticas para suporte à avaliação de segurança química e à tomada de decisão regulatória. A arquitetura modular e escalável possibilita a adaptação da plataforma a diferentes desfechos toxicológicos, incluindo genotoxicidade, carcinogenicidade e toxicidade sistêmica, mantendo uma lógica unificada baseada em Modos de Ação (MoA) e Adverse Outcome Pathways (AOPs). Fundamentada em evidências proteômicas humanas, a tecnologia reduz a dependência de testes em animais, aumenta a relevância biológica das predições e oferece maior rapidez, menor custo operacional e elevada fidelidade translacional.