Em um novo estudo sobre as células humanas, cientistas utilizaram inteligência artificial, combinada com microscopia e bioquímica, para entender melhor os componentes dessas unidades estruturais do nosso organismo e como elas influenciam a saúde de um indivíduo. 

A técnica, conhecida como Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), foi detalhada em um artigo publicado na revista acadêmica Nature e assinado por pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade da Califórnia, em San Diego, e colaboradores.

A importância da pesquisa se deve ao fato de que muitas doenças humanas estão associadas ao mau funcionamento de algumas partes de uma célula. Exemplo disso são os tumores, que são capazes de crescer devido a um gene que não foi traduzido de forma correta em uma proteína específica. 

Para entender as causas de determinadas condições de saúde e prever possíveis adversidades, os cientistas precisam conhecer cada parte de uma célula. O problema, segundo os pesquisadores, é que a ciência ainda conhece pouco sobre essa estrutura quando comparado com a quantidade de informações que ainda permanecem inexploradas.

Componentes e estruturas desconhecidos

O estudo piloto, que utilizou inteligência artificial, revelou cerca de 70 componentes contidos dentro de células de um rim humano, sendo que metade deles nunca haviam sido vistos antes. 

Uma das descobertas descritas no artigo, por exemplo, é um grupo de proteínas formando uma estrutura desconhecida. De acordo com os pesquisadores, a estrutura corresponde a um novo complexo de proteínas que se ligam ao RNA.

Este complexo, por sua vez, pode estar envolvido em um evento celular conhecido como “splicing”, que permite a tradução dos genes em proteínas, ajudando a determinar quais genes são ativados em momentos específicos. 

Pessoa utilizando um aparelho de pesquisa de alta visão.
Na microscopia, é possível identificar proteínas de interesse com diversas cores fluorescentes e, assim, acompanhar os seus movimentos.

As técnicas mais comuns utilizadas para estudar as células são a microscopia de imagem e a associação biofísica. No caso da microscopia, é possível identificar proteínas de interesse com diversas cores fluorescentes e, assim, acompanhar os seus movimentos.

Para analisar as associações biofísicas, os pesquisadores utilizam anticorpos específicos a determinadas proteínas a fim de retirá-las das células e analisar o que está ligado a elas. 

A principal vantagem oferecida pela técnica MuSIC é o uso de deep learning para mapear uma célula diretamente a partir de imagens de microscopia. 

Escalas mícron e nanométrica

Os microscópios permitem aos cientistas visualizar os componentes de uma célula até a escala mícron, o que inclui algumas organelas, como a mitocôndria. No caso dos elementos menores, como proteínas, já é necessário recorrer a técnicas de bioquímica, que conseguem atingir a escala nanométrica.

O grande desafio é integrar essas duas escalas, e a resposta encontrada pelos pesquisadores foi a inteligência artificial. Conforme explica o estudo, a tecnologia permite visualizar os dados de diferentes fontes e pedir ao sistema para combiná-los de forma a criar um modelo de uma célula. 

Por enquanto, o sistema ainda não é capaz de mapear os conteúdos das células em locais específicos, e isso se deve ao fato de que nem sempre essas localizações são algo fixo. Segundo os pesquisadores, a posição dos componentes pode mudar de acordo com a situação e o tipo de célula.

O artigo pontua que os cientistas analisaram 661 proteínas e um único tipo de célula, representando apenas um estudo piloto para testar a técnica MuSIC. A expectativa agora é que os experimentos sejam estendidos a todas as células humanas para, posteriormente, englobar até mesmo outras espécies. 

O objetivo principal por trás do estudo, explicam os pesquisadores, é compreender melhor a base molecular de uma série de doenças, comparando as diferenças entre células saudáveis e doentes.

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