Um modelo de inteligência artificial conseguiu identificar padrões usados pelas células para se comunicar durante o desenvolvimento do organismo. A ferramenta permite reconstruir quais sinais uma célula recebeu ao longo do tempo e como isso influenciou seu destino.
O estudo, publicado na revista Nature Methods nesta terça-feira (8/9), foi conduzido por pesquisadores do Instituto Whitehead e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos.
Como as células “decidem” o que serão
Durante o desenvolvimento, células-tronco passam por transformações até assumirem funções específicas, como formar tecido muscular, cerebral ou órgãos. O processo depende da ativação e desativação de genes.
Mas essas mudanças não acontecem de forma isolada. As células trocam sinais químicos com o ambiente ao redor, o que ajuda a definir sua posição, o estágio de desenvolvimento e o tipo de célula que irão formar. Esses sinais seguem sequências conhecidas como vias de sinalização, que transformam estímulos externos em alterações na atividade genética.
Até agora, entender essas vias exigia estudar cada tipo de célula separadamente, já que se acreditava que os efeitos variavam muito.
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O novo trabalho indica que cada via deixa uma “marca” específica na atividade dos genes. Essa característica se repete mesmo em diferentes tipos de células. Com isso, passa a ser possível identificar quais sinais uma célula recebeu sem precisar mapear cada caso individualmente.
IA para rastrear o histórico das células
Para explorar essa ideia, os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina chamado IRIS. Ele analisa o conjunto de genes ativos em uma célula e estima quais vias de sinalização estavam em funcionamento em diferentes momentos.
O sistema foi treinado com dados de células-tronco humanas expostas a combinações de sinais em diferentes fases do desenvolvimento. Depois, foi testado em células de embriões de camundongo.
O modelo conseguiu prever quando e onde determinados sinais seriam ativados em células que dariam origem a tecidos como coração, intestino, músculos e medula espinhal.
Aplicações em laboratório
Os pesquisadores também usaram o modelo para identificar sinais ligados à formação de células pulmonares. As previsões foram confirmadas em experimentos com embriões de camundongo.
Com esse tipo de informação, cientistas podem tentar reproduzir em laboratório os sinais necessários para direcionar o desenvolvimento de células-tronco. Isso pode ajudar na criação de modelos de tecidos e no estudo de doenças, além de orientar pesquisas voltadas à regeneração de órgãos e ao teste de novos tratamentos.
Segundo os autores, a ferramenta permite estudar a comunicação celular em uma escala maior do que a possível apenas com experimentos tradicionais, oferecendo um novo caminho para investigar como os tecidos se formam e como esse processo pode falhar.