Pesquisadores da Universidade McGill desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de detectar marcadores de doenças previamente invisíveis dentro de células individuais.
Em um estudo publicado na Nature Communications, os pesquisadores demonstram como a ferramenta, chamada DOLPHIN, pode um dia ser utilizada por médicos para detectar doenças mais cedo e orientar opções de tratamento.
“Esta ferramenta tem o potencial de ajudar os médicos a combinar pacientes com as terapias mais propensas a serem eficazes, reduzindo tentativas e erros no tratamento,” afirmou o autor sênior Jun Ding, professor assistente no Departamento de Medicina da McGill e cientista júnior no Instituto de Pesquisa do Centro Hospitalar da Universidade McGill.
Aprofundando-se nos blocos constituintes genéticos
Os marcadores de doenças frequentemente são mudanças sutis na expressão de RNA que podem indicar quando uma doença está presente, quão grave ela pode se tornar ou como pode responder ao tratamento.
Métodos convencionais de análise em nível de gene colapsam esses marcadores em uma única contagem por gene, mascarando variações críticas e capturando apenas a ponta do iceberg, afirmaram os pesquisadores.
Agora, os avanços em inteligência artificial tornaram possível capturar a complexidade detalhada dos dados de células individuais. O DOLPHIN avança além do nível de gene, aprofundando-se para ver como os genes são emendados a partir de partes menores chamadas exons, proporcionando uma visão mais clara dos estados celulares.
“Os genes não são apenas um bloco, eles são como conjuntos de Lego feitos de muitas peças menores,” disse o autor principal Kailu Song, um estudante de doutorado no programa de Ciências da Vida Quantitativas da McGill. “Ao observar como essas peças estão conectadas, nossa ferramenta revela importantes marcadores de doenças que há muito foram negligenciados.”
Em um caso de teste, o DOLPHIN analisou dados de células individuais de pacientes com câncer pancreático e encontrou mais de 800 marcadores de doenças que foram perdidos por ferramentas convencionais. Foi capaz de distinguir pacientes com cânceres agressivos de alto risco daqueles com casos menos severos, informação que ajudaria os médicos a escolher o caminho de tratamento adequado.
Um passo em direção a ‘células virtuais’
Mais amplamente, a descoberta lança as bases para alcançar o objetivo de longo prazo de construir modelos digitais de células humanas. O DOLPHIN gera perfis de células únicas mais ricos do que métodos convencionais, possibilitando simulações virtuais de como as células se comportam e respondem a medicamentos antes de avançar para testes laboratoriais ou clínicos, economizando tempo e dinheiro.
O próximo passo dos pesquisadores será expandir o alcance da ferramenta de alguns conjuntos de dados para milhões de células, abrindo caminho para modelos celulares virtuais mais precisos no futuro.
Sobre o estudo
“O DOLPHIN avança a transcriptômica de célula única além do nível gênico, aproveitando leituras de exons e junções” por Kailu Song e Jun Ding et al., foi publicado na Nature Communications.
Esta pesquisa foi apoiada pela Cátedra Meakins-Christie em Pesquisa Respiratória, pelos Institutos Canadenses de Pesquisa em Saúde, pelo Conselho de Pesquisa em Ciências Naturais e Engenharia do Canadá e pelo Fonds de recherche du Québec.
