Cientistas fazem avanços no cancro infantil com ajuda de inteligência artifical

Especialistas da Universidade da Califórnia, em San Diego, em colaboração com investigadores da Universidade de Standford, da Harvard Medical School e da Universidade de British Columbia, criaram um mapa abrangente e interativo das células U2OS associadas a tumores ósseos pediátricos.

Ao localizar as proteínas alteradas no mapa celular, os investigadores conseguiram identificar 21 conjuntos frequentemente mutados no cancro infantil. Dentro destes conjuntos, o estudo descobriu que 102 proteínas mutadas estavam intimamente ligadas ao desenvolvimento do cancro. Os resultados têm implicações para a investigação do cancro a nível molecular e celular.

Os investigadores pediram ao GPT-4, uma ferramenta de modelação linguística de inteligência artificial semelhante ao ChatGPT, que explicasse a função de proteínas individuais e como funcionavam agrupadas em conjuntos de proteínas. Esta ferramenta, recentemente publicada na “Nature Methods”, propôs nomes para cada proteína e resumiu o tema comum de cada conjunto de proteínas.

Os médicos combinaram imagens microscópicas de alta resolução e interações biofísicas de proteínas para mapear a arquitetura subcelular e os conjuntos de proteínas na célula. O mapa, que revelou funções proteicas anteriormente desconhecidas, vai ajudar os investigadores a compreender de que forma as proteínas mutantes contribuem para doenças como o cancro infantil e vai servir de referência para o desenvolvimento de mapas de outros tipos de células.

“Com base nas noções básicas de biologia celular e nas imagens dos livros didáticos sobre as células, podemos pensar que compreendemos tudo sobre elas. Mas o que é surpreendente é que, para nenhum tipo de célula humana temos um catálogo de peças e um manual de montagem adequados”, afirmou Trey Ideker, professor de medicina e membro do Moores Cancer Center da Universidade da Califórnia, em San Diego.

Os investigadores utilizaram uma técnica chamada purificação por afinidade para isolar proteínas individuais e documentar as interações com outras proteínas. Além disso, analisaram mais de 20 mil imagens do interior de células marcadas com um corante fluorescente para identificar proteínas de interesse.

A combinação destes dados de mais de cinco mil proteínas revelou 275 conjuntos de proteínas distintas de diferentes tamanhos das células U2OS.

“Historicamente, os cientistas têm sido influenciados pela ideia de que um gene codifica uma proteína com uma única função, no entanto, atualmente, conhece-se um número crescente de proteínas multifuncionais e este estudo demonstra a importância da integração de dados multimodais para revelar estas propriedades multifuncionais”, partilhou Emma Lundberg, professora de bioengenharia e patologia da Universidade de Stanford.

Os investigadores descobriram quase mil funções anteriormente desconhecidas para as proteínas mapeadas. A C18orf21, por exemplo, é uma proteína recém-descoberta cuja função era anteriormente desconhecida e parece estar envolvida no processamento de RNA, de acordo com o estudo. A proteína DPP9, conhecida por clivar proteínas em regiões específicas, está envolvida na sinalização do interferão, importante no combate de infeções.

“Temos de deixar de olhar para o nível das mutações ambientais, que são muito raras, esporádicas e quase nunca se repetem da mesma forma duas vezes, e começar a olhar para a maquinaria comum dentro das células que é alterada ou desviada por estas mutações”, concluíram os especialistas.