DOLPHIN AI revela centenas de marcadores de câncer invisíveis
Pesquisadores da Universidade McGill desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial que pode detectar marcadores de doenças, anteriormente invisíveis, dentro de células individuais.
Em um estudo publicado na Nature Communications, os pesquisadores demonstram como a ferramenta, chamada DOLPHIN, poderia um dia ser utilizada por médicos para identificar doenças mais cedo e orientar opções de tratamento.
“Esta ferramenta tem o potencial de ajudar os médicos a combinar pacientes com as terapias que provavelmente serão mais eficazes, reduzindo o tratamento por tentativa e erro”, disse o autor sênior Jun Ding, professor assistente no Departamento de Medicina da McGill e cientista júnior no Instituto de Pesquisa do Centro Hospitalar da Universidade McGill.
Focando nos blocos de construção genética
Os marcadores de doenças são frequentemente mudanças sutis na expressão de RNA que podem indicar quando uma doença está presente, quão grave ela pode se tornar ou como poderá responder ao tratamento.
Métodos convencionais de análise em nível de genes condensam esses marcadores em uma única contagem por gene, mascarando variações críticas e capturando apenas a ponta do iceberg, afirmaram os pesquisadores.
Agora, os avanços em inteligência artificial tornaram possível capturar a complexidade detalhada dos dados de células únicas. O DOLPHIN avança além do nível gênico, focando em como os genes são unidos a partir de pedaços menores chamados exons, para fornecer 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 importantes marcadores de doenças que foram há muito tempo negligenciados.”
Em um caso de teste, o DOLPHIN analisou dados de células únicas de pacientes com câncer de pâncreas e encontrou mais de 800 marcadores de doenças que foram perdidos por ferramentas convencionais. Ele foi capaz de distinguir pacientes com cânceres agressivos de alto risco daqueles com casos menos graves, uma informação que ajudaria os médicos a escolher o caminho de tratamento correto.
Um passo em direção a ‘células virtuais’
Mais amplamente, a descoberta estabelece as bases para alcançar o objetivo de longo prazo de construir modelos digitais de células humanas. O DOLPHIN gera perfis de células únicas mais ricos do que os métodos convencionais, permitindo simulações virtuais de como as células se comportam e respondem a medicamentos antes de passar por ensaios laboratoriais ou clínicos, economizando tempo e dinheiro.
O próximo passo dos pesquisadores será expandir o alcance da ferramenta de alguns conjuntos de dados para milhões de células, abrindo caminho para modelos mais precisos de células virtuais no futuro.
Sobre o estudo
“O 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 Cátedra Meakins-Christie em Pesquisa Respiratória, pelos Institutos Canadianos de Pesquisa em Saúde, pelo Conselho de Pesquisa em Ciências Naturais e Engenharia do Canadá e pelo Fundo de Pesquisa do Quebec.
