Modelo de IA decodifica linguagem de comunicação celular

Pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo de inteligência artificial que decodifica a linguagem utilizada pelas células para se comunicarem durante o desenvolvimento embrionário. Essa nova abordagem pode facilitar a engenharia de células-tronco e aprimorar modelos de doenças, oferecendo insights sobre como os tecidos se formam e como esses processos podem falhar em condições patológicas.

Durante o desenvolvimento de um embrião, células-tronco inicialmente indiferenciadas começam a se especializar em diferentes tipos, como células do cérebro ou do fígado, e se organizam em estruturas tridimensionais. A decisão de cada célula sobre sua especialização depende da ativação ou desativação de genes, influenciada por sinais químicos trocados entre células vizinhas. Esses sinais são transmitidos por meio de sequências chamadas vias de sinalização, que traduzem estímulos externos em alterações específicas na atividade gênica.

A equipe de pesquisa, liderada pelo professor assistente de biologia Pulin Li e pelo estudante de pós-graduação Nicholas Hutchins, descobriu que cada via de sinalização deixa uma "impressão digital" única, um padrão distinto de atividade gênica que reflete os sinais que a célula encontrou. Essa descoberta é significativa, pois essas impressões digitais são consistentes entre diferentes tipos celulares, o que pode simplificar o mapeamento das vias de sinalização e facilitar a compreensão do desenvolvimento dos tecidos.

"Ser capaz de retratar a sequência de instruções que uma célula recebeu oferece uma maneira poderosa de entender como os tecidos se desenvolvem", afirmaram os pesquisadores. Essa nova abordagem pode não apenas acelerar a pesquisa em biologia celular, mas também informar o desenvolvimento de terapias para doenças relacionadas ao desenvolvimento celular.