Tecnologia Científica

Podemos não saber metade do que estãoem nossas células, revela uma nova técnica de IA
Ao combinar microscopia, técnicas de bioquímica e inteligaªncia artificial , pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Diego e colaboradores deram o que acham que pode ser um salto significativo na compreensão das células humanas.
Por Universidade da Califórnia - 25/11/2021


Os pesquisadores da UC San Diego apresentam o Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), uma técnica que combina microscopia, bioquímica e inteligaªncia artificial, revelando componentes celulares atéentão desconhecidos que podem fornecer novas pistas para o desenvolvimento humano e doena§as. (Renderização conceitual do artista.). Crédito: UC San Diego Health Sciences

A maioria das doenças humanas pode ser rastreada atépartes defeituosas de uma canãlula - um tumor écapaz de crescer porque um gene não foi traduzido com precisão em uma protea­na especa­fica ou uma doença metaba³lica surge porque as mitoca´ndrias não estãodisparando corretamente, por exemplo. Mas para entender quais partes de uma canãlula podem dar errado em uma doena§a, os cientistas primeiro precisam ter uma lista completa das partes.

Ao combinar microscopia, técnicas de bioquímica e inteligaªncia artificial , pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego e colaboradores deram o que acham que pode ser um salto significativo na compreensão das células humanas.

A técnica, conhecida como Multi-Scale Integrated Cell (MuSIC), édescrita em 24 de novembro de 2021 na Nature .

"Se vocêimaginar uma canãlula, provavelmente imagina o diagrama colorido em seu livro de biologia celular, com mitoca´ndrias, reta­culo endoplasma¡tico e núcleo. Mas éessa a história toda? Definitivamente não", disse Trey Ideker, Ph.D., professor da UC Escola de Medicina de San Diego e Moores Cancer Center. "Os cientistas perceberam hámuito tempo que hámais coisas que não sabemos do que sabemos, mas agora finalmente temos uma maneira de olhar mais profundamente."

Ideker conduziu o estudo com Emma Lundberg, Ph.D., do KTH Royal Institute of Technology em Estocolmo, Suanãcia e da Universidade de Stanford.

No estudo piloto , o MuSIC revelou aproximadamente 70 componentes contidos em uma linha de células de rim humano, metade dos quais nunca haviam sido vistos antes. Em um exemplo, os pesquisadores localizaram um grupo de protea­nas formando uma estrutura desconhecida. Trabalhando com o colega da UC San Diego, Gene Yeo, Ph.D., eles determinaram que a estrutura seria um novo complexo de protea­nas que se ligam ao RNA. O complexo provavelmente estãoenvolvido no splicing, um importante evento celular que permite a tradução de genes em protea­nas e ajuda a determinar quais genes são ativados em quais momentos.

O interior das células - e as muitas protea­nas encontradas la¡ - são normalmente estudadas usando uma de duas técnicas: imagem ao microsca³pio ou associação biofa­sica. Com a imagem, os pesquisadores adicionam marcas fluorescentes de várias cores a s protea­nas de interesse e rastreiam seus movimentos e associações no campo de visão do microsca³pio. Para examinar as associações biofa­sicas, os pesquisadores podem usar um anticorpo especa­fico para uma protea­na para retira¡-la da canãlula e ver o que mais estãoligado a ela.

Esquerda: os diagramas de células de livros dida¡ticos cla¡ssicos implicam que todas as partes são claramente visa­veis e definidas. (Crédito: OpenStax / Wikimedia). Adireita: um novo mapa de células gerado pela técnica MuSIC revela muitos componentes novos. Os nosdourados representam os componentes conhecidos da canãlula, os nosroxos representam os novos componentes. O tamanho do na³ reflete o número de protea­nas distintas nesse componente. Crédito: UC San Diego Health Sciences

A equipe estãointeressada em mapear o funcionamento interno das células hámuitos anos. O que édiferente no MuSIC éo uso de aprendizado profundo para mapear a canãlula diretamente a partir de imagens de microscopia celular.
 
"A combinação dessas tecnologias éúnica e poderosa porque éa primeira vez que medições em escalas muito diferentes foram reunidas", disse o primeiro autor do estudo, Yue Qin, estudante de graduação em Bioinforma¡tica e Biologia de Sistemas no laboratório de Ideker.

Os microsca³pios permitem que os cientistas vejam atéonívelde um aºnico ma­cron, do tamanho de algumas organelas, como as mitoca´ndrias. Elementos menores, como protea­nas individuais e complexos de protea­nas, não podem ser vistos atravanãs de um microsca³pio. As técnicas de bioquímica, que comea§am com uma única protea­na , permitem aos cientistas descer a  escala nanomanãtrica.

"Mas como vocêpreenche essa lacuna da escala nanomanãtrica para a escala ma­cron? Isso tem sido um grande obsta¡culo nas ciências biológicas", disse Ideker, que também éfundador da UC Cancer Cell Map Initiative e do UC San Diego Center for Computational Biology e Bioinforma¡tica. "Acontece que vocêpode fazer isso com inteligaªncia artificial - ver dados de várias fontes e pedir ao sistema para monta¡-los em um modelo de canãlula."

A equipe treinou a plataforma de inteligaªncia artificial MuSIC para examinar todos os dados e construir um modelo da canãlula. O sistema ainda não mapeia o conteaºdo da canãlula para locais específicos, como um diagrama de livro dida¡tico, em parte porque seus locais não são necessariamente fixos. Em vez disso, as localizações dos componentes são fluidas e mudam dependendo do tipo de canãlula e da situação.

Ideker observou que este foi um estudo piloto para testar o MuSIC. Eles examinaram apenas 661 protea­nas e um tipo de canãlula.

"O pra³ximo passo claro ésoprar por toda a canãlula humana", disse Ideker, "e então passar para diferentes tipos de células, pessoas e espanãcies. Eventualmente, poderemos ser capazes de compreender melhor a base molecular de muitas doena§as, comparando o que édiferente entre células sauda¡veis ​​e doentes . "

 

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