Compreender a expressão gênica no corpo tem sido uma grande vantagem para a biologia e a terapêutica do século XXI, mas a maioria das descobertas que utilizam essas tecnologias se concentra apenas em um órgão ou em uma pequena área de tecido. Na Escola de Engenharia Molecular Pritzker da Universidade de Chicago (UChicago PME), o grupo do Prof. Associado Nicolas Chevrier desenvolveu um novo sistema para entender como as doenças afetam moléculas, células, tecidos e órgãos em todo o corpo — um objetivo fundamental tanto para cientistas quanto para médicos. O trabalho interdisciplinar foi liderado por Maggie Clevenger, cientista do laboratório, e contou com a colaboração de diversos parceiros industriais e acadêmicos.

Ao criar uma nova técnica para preparar amostras para exame e combiná-la com ferramentas computacionais — incluindo um modelo de aprendizado de máquina — Chevrier e seu laboratório mapearam a expressão gênica em seções inteiras do corpo de camundongos.

O sistema mapeou com precisão todos os órgãos, regiões de tecido e cerca de 75% de todos os tipos de células conhecidos no corpo do rato, fornecendo um conjunto de ferramentas que os pesquisadores podem usar para estudar processos moleculares e celulares em todo o corpo do rato de laboratório. Os resultados, publicados hoje na revista Cell , podem ser usados tanto em pesquisa científica básica quanto em áreas como a descoberta de medicamentos.

"Agora temos uma ferramenta para gerar conjuntos de dados em uma escala antes inimaginável", disse Chevrier. "Ela estabelece as bases para gerar o tipo de dados necessários para construir um 'rato virtual' que possa ser usado para testar terapias e compreender processos biológicos em todo o corpo. Esse é o objetivo final."

A nova técnica utiliza a transcriptômica espacial, que emprega microscopia de alta resolução e sequenciamento genético para medir a expressão gênica em todo o tecido. Essa técnica, otimizada na última década, proporciona aos pesquisadores informações importantes sobre a estrutura e as doenças em um órgão ou amostra de tecido, em vez de apenas em células individuais.

Mas os pesquisadores têm sido limitados pelas pequenas escalas que essa técnica permite. Chevrier queria usá-la para medir a expressão gênica em um modelo de camundongo completo.

Em 2025, ele e sua equipe desenvolveram o Array-seq , que utiliza microarranjos de DNA com sondas personalizadas para analisar amostras de tecido.

Mas, para usar a tecnologia Array-seq na análise de um rato inteiro, eles precisavam desenvolver métodos para gerar fatias muito finas de um corpo de rato congelado e, em seguida, transferi-las para lâminas de Array-seq, mantendo-as intactas e preservando o RNA. Trabalhando com o Prof. Tadafumi Kawamoto, da Universidade de Tsurumi (Yokohama, Japão), eles fizeram exatamente isso, obtendo uma seção transversal do corpo inteiro de um rato de laboratório com a espessura de uma célula média.

Após realizar a transcriptômica espacial na amostra, a equipe desenvolveu um novo modelo computacional para anotar as informações celulares de todo o camundongo. O modelo foi desenvolvido em colaboração com um parceiro industrial de longa data do laboratório, Ashwini Patil, da Combinatics (Chiba, Japão).

A equipe de pesquisa também se uniu ao especialista em IA, Prof. Feng Bao, da Universidade de Fudan (Xangai, China), para criar um novo modelo de aprendizado de máquina que rotula cada órgão, tecido e tipo de célula em seções de tecido simplesmente coradas com hematoxilina e eosina — a coloração mais utilizada em pesquisas de tecidos e diagnósticos clínicos.

Para testar suas novas tecnologias, eles as utilizaram para medir a inflamação em um modelo de sepse em camundongos — uma resposta imune desregulada em todo o organismo à infecção e um grande desafio para a saúde pública.

"Pela primeira vez, conseguimos quantificar o impacto da inflamação sistêmica em todos os tipos de células e em todos os principais tecidos orgânicos em uma escala que antes era impossível", disse Chevrier. "Isso abre caminho para o mapeamento molecular do camundongo de laboratório e de muitos outros sistemas modelo em uma escala sem precedentes."

O novo sistema poderá ser usado para estudar como os genes afetam áreas por todo o corpo ou para estudar os efeitos de um novo medicamento. "Ele pode mostrar como os medicamentos impactam os tecidos de maneiras que não foram previstas", disse Chevrier.

O próximo objetivo é usar o sistema para modelar não apenas uma parte de um rato, mas o corpo inteiro do animal. Esse é um passo importante para criar o tipo de dado que poderá, um dia, auxiliar na criação de um modelo de "rato virtual" que poderá ser usado no lugar de ratos reais em pesquisas.

"Acreditamos que esses dados podem ser uma das tecnologias habilitadoras para concretizar essa visão de um modelo virtual de rato de laboratório", disse Chevrier.

Outros autores do artigo incluem Maggie Clevenger, Denis Cipurko, Ashwini Patil, Bohan Li, Michihiro Takahama, Linghan Mei, Madison Plaster, Gabriella Richey e Feng Bao.