Para entender como o genoma se dobra dentro do núcleo de uma célula e como isso influencia a forma que os genes se expressam em um indivíduo, pesquisadores criaram algoritmos capazes de ilustrar esse processo em alta definição.
O campo da genética já mostrou ser capaz de trazer uma série de benefícios para a medicina, seja para desenvolver medicamentos adequados para determinados pacientes ou ajudar a prevenir doenças.
O principal obstáculo, no entanto, é que essa é uma área de estudo relativamente nova. Embora os cientistas saibam que os genes exercem um papel importante na predisposição a doenças e respostas a tratamentos, ainda não há explicação definitiva sobre as dinâmicas envolvidas.
Pensando nisso, uma equipe de pesquisadores do Departamento de Biologia Computacional da Carnegie Mellon University, nos EUA, criaram um algoritmo batizado de Higashi para auxiliar estudos nessa área.
O artigo, publicado na Nature Biotechnology, faz parte de uma pesquisa mais ampla que conta com a participação de diversas instituições. O objetivo principal é entender melhor a estrutura tridimensional do núcleo da células e como as mudanças nessa estrutura afetam as funções de células saudáveis e doentes.
Algoritmo Higashi
O algoritmo Higashi é baseado no aprendizado de representação em hipergrafo, que corresponde ao tipo de aprendizado de máquina utilizado para recomendar músicas em um aplicativo de streaming e fazer o reconhecimento de objetos 3D, por exemplo.
A diferença de um hipergrafo é que enquanto um grafo comum une dois vértices em uma única intersecção, o hipergrafo une múltiplos vértices.
Essa ferramenta criada pelos pesquisadores é a primeira a utilizar redes neurais sofisticadas em hipergrafos a fim de fornecer uma análise em alta resolução da organização do genoma em células únicas.
Conforme explica o estudo, os cromossomos são feitos de cromatina, que é um complexo de DNA, RNA e proteínas. A cromatina se dobra e se organiza para caber dentro do núcleo da célula, e esse processo influencia a forma com que os genes se expressam em um indivíduo, podendo ativar ou suprimir determinadas características genéticas.
Para o estudo, os pesquisadores desenvolveram o algoritmo Higashi para trabalhar em conjunto com uma tecnologia chamada “single cell Hi-C”. O que ela faz é gerar imagens das interações da cromatina que ocorrem simultaneamente em uma célula única.
Já o trabalho do Higashi é oferecer uma análise mais detalhada da organização da cromatina em células únicas de tecidos complexos e processos biológicos, além de mostrar como as interações variam de acordo com cada célula.
A partir dessa análise, os pesquisadores podem identificar detalhes sutis que diferenciam os processos de organização em cada célula e que podem ter implicações importantes na saúde de um indivíduo.
Perspectivas para futuras pesquisas
Além da pesquisa atual sobre a organização do genoma, o Higashi também pode auxiliar na análise de outros sinais genômicos em parceria com o single-cell Hi-C. Futuramente, isso poderia contribuir para a expansão das capacidades do algoritmo.
À medida que novas tecnologias vão sendo aprimoradas, as pesquisas no campo da genética também apresentam um crescimento constante. Atualmente, já existem diversos projetos locais e internacionais que buscam realizar o sequenciamento do DNA de diferentes populações, por exemplo.
Esse número crescente de dados oferecerá novas oportunidades para que outros algoritmos sejam desenvolvidos a fim de auxiliar pesquisas científicas. Pensando na área da genética, especificamente, isso pode representar avanços promissores para prevenir doenças e adaptar os tratamentos existentes.
