Pesquisadores da Universidade McGill (Canadá) acabaram de desenvolver uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de detectar marcadores invisíveis de doenças dentro de células individuais, abrindo a perspectiva de diagnóstico mais precoce e opções de tratamento mais precisas para os pacientes.
A ferramenta, chamada DOLPHIN, é descrita em um estudo publicado na revista Nature Communications. Segundo os autores, esse método pode ajudar os médicos a reduzir o processo de "tentativa e erro" no tratamento, identificando a terapia mais adequada para cada paciente.
Os marcadores de doenças geralmente aparecem como mudanças sutis na expressão do RNA, refletindo a presença, gravidade ou resposta ao tratamento da doença.
Os métodos de análise tradicionais resumem apenas no nível genético, deixando muitos sinais importantes ocultos. O DOLPHIN usa IA para analisar detalhadamente como pequenos segmentos chamados éxons estão conectados uns aos outros, revelando marcadores genéticos que foram ignorados.
"Os genes não são apenas um bloco, mas sim blocos de Lego compostos por muitas peças pequenas. Ao observar como as peças estão conectadas, nossa ferramenta revela marcadores importantes de doenças que há muito tempo eram ignorados", disse a autora principal, Kailu Song, doutoranda.
Em um estudo, o DOLPHIN analisou dados de células únicas de pacientes com câncer de pâncreas e detectou mais de 800 marcadores de doenças que as ferramentas convencionais não detectaram.
Graças a isso, o sistema consegue distinguir entre pacientes com câncer de alto risco e progressão rápida e aqueles com condições mais brandas, informações importantes que ajudam os médicos a elaborar regimes de tratamento adequados.
Além do seu valor de aplicação imediata, o projeto também estabelece a base para o objetivo de longo prazo de construir um modelo de célula virtual.
Os perfis detalhados de células individuais gerados pelo DOLPHIN podem servir para simular o comportamento celular e a resposta a medicamentos, antes de entrar em testes laboratoriais ou clínicos, economizando tempo e custos significativos.
A equipe de pesquisa disse que o próximo passo será expandir a aplicação desta ferramenta em milhões de células, criando assim modelos de células virtuais mais precisos no futuro.
Fonte: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp
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