Dentre as diferentes aplicações da inteligência artificial, algumas das mais promissoras são no campo da medicina. Em um artigo publicado na revista acadêmica Nature Biotechnology, pesquisadores detalham como desenvolveram um algoritmo capaz de facilitar estudos colaborativos de células e doenças associadas a elas.

Embora já tenha se tornado uma prática comum a criação de atlas para servir de referência para análises futuras, os dados nem sempre são aproveitados da melhor forma. Isso ocorre por uma série de motivos. Em muitos casos, as particularidades de cada grupo de dados não são levadas em consideração. 

Além disso, existe uma limitação dos recursos computacionais e restrições no compartilhamento de dados brutos. Conforme explicam os pesquisadores da Helmholtz Zentrum München e da Technical University of Munich (TUM) em seu artigo, foi pensando nesses desafios que eles criaram o “scArches”.

IA democratiza a colaboração científica

O nome é uma abreviação para o termo em inglês “single-cell architecture surgery”. A tecnologia de inteligência artificial empregada no projeto facilita o trabalho de cientistas ao comparar novos dados com bancos de referência já existentes. Assim, não é mais necessário o compartilhamento de dados brutos entre clínicas e centros de pesquisa.

Uma das vantagens, além de preservar o anonimato e a privacidade dos pacientes, é que o trabalho feito pelo algoritmo facilita a interpretação de novos dados. A tecnologia é capaz de construir bancos de referência eficientes, descentralizados e contextualizados, democratizando o uso de atlas de referência, defendem os autores do artigo. 

Os atlas existentes contêm dados dos mais diversos tipos de células, não apenas de diferentes órgãos do corpo humano como também de espécies distintas. Se isso representava um obstáculo para estudos colaborativos antes, o scArches promete resolver esse problema.

O algoritmo preserva as informações biológicas e remove potenciais interferências que essas características particulares podem causar em estudos distintos. Para testar a capacidade da inteligência artificial desenvolvida para o projeto, os pesquisadores aplicaram o scArches em um estudo sobre Covid-19. 

Ao comparar amostras de células pulmonares de pacientes com Covid-19 a de pessoas saudáveis, o algoritmo foi capaz de identificar aquelas que estavam doentes e que precisavam de tratamento. Os resultados foram observados tanto nos casos leves e graves da doença. 

Como utilizar o scArches

Os autores do estudo publicado na Nature disponibilizaram instruções sobre o scArches no Github para que ele possa ser utilizado em projetos colaborativos. Segundo eles, a tecnologia permite construir atlas de referência e compartilhar modelos já treinados. 

Da mesma forma, é possível fazer o caminho inverso e baixar um modelo pré-treinado para o atlas de interesse do projeto. Após realizar seu estudo, o pesquisador ainda pode atualizar o modelo que utilizou com novos dados e compartilhar a versão mais recente com outros cientistas.

A importância dos atlas de referência

O projeto Human Cell Atlas é uma iniciativa internacional que visa promover a colaboração entre pesquisadores do mundo todo. Estudos de milhões de células de diferentes tecidos e órgãos ou em estágios de desenvolvimento e condições distintas são compartilhados constantemente.

Chamados de “atlas de referência”, esses bancos permitem estudar como as células podem ser influenciadas por fatores como envelhecimento, meio ambiente e doenças. A colaboração permite que as pesquisas sejam conduzidas de forma mais rápida, além de fornecer um material valioso para estudos comparativos.

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