Pesquisadores da Universidade McGill desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de detectar marcadores de doenças anteriormente invisíveis em células únicas.
Em um estudo publicado na Nature Communications, os autores demonstram como a ferramenta, chamada DOLPHIN, pode futuramente ser utilizada por médicos para identificar doenças mais precocemente e direcionar opções de tratamento.
“Esta ferramenta tem o potencial de ajudar médicos a combinar pacientes com as terapias que são mais propensas a funcionar para eles, reduzindo a necessidade de tentativas e erros no tratamento”, afirmou o autor sênior Jun Ding, professor assistente no Departamento de Medicina da McGill e pesquisador júnior no Instituto de Pesquisa do Centro de Saúde da Universidade McGill.
Aprofundando-se nos componentes genéticos
Marcadores de doenças frequentemente são alterações sutis na expressão de RNA que podem indicar a presença de uma doença, sua gravidade potencial ou como ela pode responder ao tratamento.
Métodos tradicionais de análise em nível genético condensam esses marcadores em uma única contagem por gene, ocultando variações críticas e capturando apenas a parte visível do problema, disseram os pesquisadores.
Agora, os avanços em inteligência artificial tornaram possível capturar a complexidade detalhada dos dados de células únicas. O DOLPHIN vai além do nível gênico, focando na maneira como os genes são entrelaçados 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, estudante de doutorado no programa de Ciências da Vida Quantitativas da McGill. “Ao observar como essas peças estão conectadas, nossa ferramenta revela marcadores de doenças importantes que foram há muito tempo negligenciados.”
Em um caso de teste, o DOLPHIN analisou dados de células únicas de pacientes com câncer pancreático e identificou mais de 800 marcadores de doenças despercebidos por ferramentas convencionais. Ele foi capaz de distinguir pacientes com cânceres agressivos de alto risco daqueles com casos menos graves, informação que ajudaria os médicos a escolher o tratamento adequado.
Um passo em direção a ‘células virtuais’
De forma mais ampla, essa descoberta estabelece a base para alcançar o objetivo de longo prazo de construir modelos digitais de células humanas. O DOLPHIN gera perfis celulares únicos mais ricos do que os métodos convencionais, permitindo simulações virtuais de como as células se comportam e respondem a fármacos, antes de serem submetidas a testes laboratoriais ou clínicos, economizando tempo e recursos.
O próximo passo dos pesquisadores será expandir o alcance da ferramenta de alguns conjuntos de dados para milhões de células, abrindo caminho para modelos de células virtuais mais precisos no futuro.
Sobre o estudo
“DOLPHIN avança a transcriptômica de célula única além do nível gênico ao aproveitar leituras de exons e junções” por Kailu Song e Jun Ding et al., foi publicado na Nature Communications.
Esta pesquisa foi apoiada pela Cadeira 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.
