Inteligência artificial está ajudando a ciência a compreender melhor um dos processos mais complexos do organismo humano: a maneira como as células recebem informações, interpretam esses sinais e, a partir deles, definem o que vão se tornar.
Pesquisadores do Instituto Whitehead e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de identificar padrões utilizados pelas células para se comunicar durante o desenvolvimento do organismo. A ferramenta consegue reconstruir, a partir da atividade genética, quais sinais uma célula recebeu ao longo do tempo e de que maneira essas informações podem ter influenciado seu destino.
O estudo foi publicado nesta terça-feira (8) na revista científica Nature Methods e apresenta uma nova possibilidade para investigar como tecidos e órgãos são formados. A pesquisa também abre perspectivas para estudos relacionados a doenças, regeneração de tecidos e desenvolvimento de tratamentos.
Como as células definem seu destino
Para entender a importância da descoberta, é preciso observar o que acontece nos primeiros estágios do desenvolvimento de um organismo.
No início desse processo, as células-tronco possuem uma característica especial: elas têm capacidade de se transformar em diferentes tipos de células. Ao longo do desenvolvimento, algumas passam a formar músculos, outras dão origem a células nervosas, tecidos do intestino, pulmões, coração e diversas outras estruturas.
Essa transformação não acontece de maneira aleatória.
As células recebem constantemente informações do ambiente ao seu redor. Essas informações são transmitidas por meio de sinais químicos que ajudam a determinar onde uma célula deve estar, em que estágio de desenvolvimento ela se encontra e qual função deverá desempenhar.
Esses sinais são transmitidos por sistemas conhecidos como vias de sinalização celular. De maneira simplificada, elas funcionam como uma espécie de rede de comunicação. Um estímulo recebido do ambiente pode provocar uma sequência de reações dentro da célula e, posteriormente, modificar a atividade de determinados genes.
É essa combinação de sinais e respostas genéticas que ajuda a determinar o futuro de uma célula.
Uma espécie de histórico celular
O grande diferencial do novo modelo de inteligência artificial está justamente na possibilidade de reconstruir parte desse histórico.
Os pesquisadores desenvolveram um sistema de aprendizado de máquina chamado IRIS. A ferramenta analisa os genes que estão ativos em uma determinada célula e utiliza essas informações para estimar quais vias de sinalização estavam funcionando em diferentes momentos.
Na prática, o modelo procura encontrar pistas deixadas pela comunicação celular.
Cada sinal recebido por uma célula pode provocar alterações específicas na atividade de determinados genes. Essas alterações funcionariam como uma espécie de assinatura molecular. Ao reconhecer essas marcas, o modelo consegue estimar quais sinais provavelmente estiveram presentes anteriormente.
Essa capacidade é importante porque o desenvolvimento celular ocorre ao longo do tempo. Uma célula que hoje apresenta determinadas características pode ter chegado a esse estado depois de receber uma sequência de diferentes estímulos.
O IRIS busca justamente reconstruir essa trajetória.
Treinamento com células humanas
Para desenvolver a ferramenta, os cientistas utilizaram dados obtidos de células-tronco humanas submetidas a diferentes combinações de sinais durante fases distintas do desenvolvimento.
Esse conjunto de informações serviu como base para o treinamento do modelo de aprendizado de máquina.
Depois de aprender a reconhecer as relações entre os sinais e as alterações genéticas, o sistema foi colocado à prova utilizando dados de células de embriões de camundongos.
O resultado chamou a atenção dos pesquisadores.
O modelo conseguiu prever quando e onde determinadas vias de sinalização estavam ativas em células que posteriormente dariam origem a diferentes tecidos do organismo.
Entre os tecidos identificados estavam estruturas relacionadas ao coração, intestino, músculos e medula espinhal.
A capacidade de realizar essas previsões sugere que determinados sinais deixam padrões reconhecíveis na atividade genética, mesmo quando estão presentes em células que terão destinos completamente diferentes.
Comunicação celular pode ser mais previsível do que se imaginava
Até recentemente, estudar essas vias de sinalização exigia, em muitos casos, analisar cada tipo de célula individualmente.
Isso acontece porque os cientistas consideravam que uma mesma via poderia produzir efeitos muito diferentes dependendo do tipo celular, do estágio de desenvolvimento ou do ambiente em que a célula estivesse.
O novo estudo apresenta evidências de que existe uma característica mais geral.
Segundo os pesquisadores, cada via de sinalização pode deixar uma espécie de marca na atividade dos genes. Essa marca pode ser reconhecida em diferentes tipos celulares.
Essa descoberta representa uma mudança importante na maneira como os cientistas podem estudar a comunicação entre as células.
Em vez de investigar cada situação como um caso completamente separado, os pesquisadores podem utilizar padrões comuns para identificar os sinais envolvidos.
Isso aumenta a possibilidade de analisar uma quantidade muito maior de células e processos biológicos.
Testes relacionados ao desenvolvimento pulmonar
Os pesquisadores também utilizaram o IRIS para procurar sinais associados à formação de células pulmonares.
As previsões feitas pelo modelo foram posteriormente testadas em experimentos utilizando embriões de camundongos.
Os resultados experimentais confirmaram os sinais previstos pela inteligência artificial, fortalecendo a hipótese de que o sistema consegue identificar informações relevantes sobre o histórico de comunicação das células.
Essa etapa foi especialmente importante porque demonstra que a ferramenta não funciona apenas como um sistema capaz de encontrar correlações matemáticas em grandes bancos de dados.
As previsões puderam ser confrontadas com experimentos biológicos.
Ainda assim, os pesquisadores destacam que a tecnologia está inserida em um campo de investigação científica que exige novas validações. A inteligência artificial pode ajudar a apontar caminhos e formular hipóteses, mas os experimentos continuam sendo fundamentais para confirmar como os mecanismos funcionam.
Possíveis aplicações na medicina
Uma das perspectivas mais interessantes da descoberta está na possibilidade de utilizar esse conhecimento para orientar pesquisas com células-tronco.
Se os cientistas conseguirem identificar quais sinais são necessários para transformar uma célula-tronco em determinado tipo celular, poderão tentar reproduzir essas condições em laboratório.
Imagine, por exemplo, uma célula inicialmente sem uma função específica. Ao fornecer determinados sinais, em uma ordem e intensidade adequadas, os pesquisadores podem tentar direcionar seu desenvolvimento para que ela adquira características semelhantes às de uma célula específica.
Esse conhecimento pode contribuir para a criação de modelos de tecidos utilizados em pesquisas.
Também pode ajudar os cientistas a estudar como determinadas doenças surgem quando o processo normal de desenvolvimento celular é alterado.
Outra possibilidade está relacionada ao desenvolvimento e teste de novos tratamentos.
Modelos de tecidos produzidos em laboratório podem permitir que pesquisadores estudem determinadas doenças em ambientes controlados e avaliem como as células respondem a diferentes intervenções.
Um caminho para a regeneração de órgãos
A pesquisa também desperta interesse em uma área que há décadas desafia a medicina: a regeneração de tecidos e órgãos.
Embora ainda exista uma grande distância entre compreender os sinais que orientam uma célula e conseguir regenerar um órgão humano completo, identificar os mecanismos envolvidos no desenvolvimento celular é uma etapa importante nesse caminho.
O conhecimento produzido por ferramentas como o IRIS pode ajudar a responder perguntas fundamentais.
Quais sinais fazem uma célula assumir determinada identidade? Em que momento esses sinais precisam ser enviados? Quanto tempo eles devem permanecer ativos? O que acontece quando uma dessas informações é recebida de maneira incorreta?
Responder a essas perguntas pode contribuir para entender tanto o desenvolvimento normal quanto situações em que o processo sofre alterações.
Inteligência artificial como aliada da ciência
O estudo representa mais um exemplo de como a inteligência artificial está sendo incorporada à pesquisa científica.
Nesse caso, a tecnologia não substitui os pesquisadores nem os experimentos de laboratório. Ela funciona como uma ferramenta capaz de analisar grandes volumes de dados biológicos e encontrar padrões que poderiam ser difíceis de identificar manualmente.
A comunicação celular envolve uma quantidade enorme de informações. Milhares de genes podem apresentar diferentes níveis de atividade, enquanto diversas vias de sinalização funcionam simultaneamente.
A capacidade computacional da inteligência artificial permite cruzar essas informações e procurar relações que ajudem os cientistas a compreender o processo.
Para os pesquisadores, essa abordagem pode ampliar significativamente a escala das investigações sobre o desenvolvimento dos tecidos.
Uma nova janela para compreender o organismo
A descoberta apresentada pelo Instituto Whitehead e pelo MIT não significa que a ciência já tenha decifrado completamente como as células tomam suas decisões. O desenvolvimento de um organismo continua sendo um dos fenômenos mais complexos da biologia.
No entanto, a possibilidade de reconstruir parte dos sinais recebidos por uma célula representa um avanço importante.
Ao identificar as marcas deixadas pelas vias de sinalização na atividade genética, os cientistas ganham uma nova maneira de observar o passado das células e compreender como elas chegaram ao estado em que se encontram.
Esse tipo de informação pode, no futuro, ajudar a reproduzir processos biológicos em laboratório com maior precisão.
Também poderá contribuir para compreender doenças, desenvolver modelos de tecidos e aprimorar pesquisas sobre regeneração.
Por enquanto, os resultados representam principalmente uma nova ferramenta para a investigação científica. Mas, em uma área em que pequenas descobertas podem abrir caminhos para grandes avanços, compreender como as células conversam entre si pode ser uma das peças importantes para desvendar como o corpo humano se forma, se adapta e, em determinadas situações, pode ser ajudado a se recuperar.
