Um modelo de inteligência artificial conseguiu identificar os padrões que as células utilizam 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.

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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.

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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.

Essas mudanças não ocorrem isoladamente. As células trocam sinais químicos com o ambiente ao redor, ajudando a definir sua posição, estágio de desenvolvimento e tipo de célula que formarão. Esses sinais seguem sequências conhecidas como vias de sinalização, que transformam estímulos externos em alterações na atividade genética.

O novo trabalho indica que cada via deixa uma "marca" específica na atividade dos genes, que se repete mesmo em diferentes tipos de células. Assim, é possível identificar quais sinais uma célula recebeu sem precisar mapear cada caso individualmente.

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.

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.