Resumo:
Pesquisadores criaram uma nova ferramenta computacional que revela evidências genéticas ligando diretamente a doença de Alzheimer à morte de neurônios responsáveis pela memória. Isso ajuda a desvendar um mistério que dura há décadas na pesquisa sobre demência. O algoritmo, chamado seismic, combina dados genéticos com informações sobre tipos celulares individuais, superando métodos anteriores. Ele destaca como células específicas do cérebro – e não apenas células imunes – estão envolvidas na doença de Alzheimer.
Ao unir dados genéticos e celulares em grande escala, a ferramenta oferece uma visão mais clara de como o risco genético se relaciona com a vulnerabilidade celular. Os pesquisadores acreditam que essa técnica pode mudar a forma como cientistas identificam células relevantes para doenças em uma variedade de distúrbios neurológicos e metabólicos.
Fatos Principais:
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Novo Algoritmo: A ferramenta seismic integra dados genéticos e celulares para mapear quais tipos celulares estão envolvidos nas doenças.
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Ligação Revelada: Encontrou evidências genéticas ligando o risco de Alzheimer a neurônios ligados à memória, e não apenas a células imunes.
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Utilidade Ampla: O método pode ser aplicado a outras doenças complexas, como Parkinson, ajudando na detecção precoce e no direcionamento de medicamentos.
Em 2021, estimou-se que 57 milhões de pessoas sofriam de demência em todo o mundo, com quase 10 milhões de novos casos registrados a cada ano. Nos Estados Unidos, a demência afeta mais de 6 milhões de pessoas, e o número de novos casos deve dobrar nas próximas décadas, segundo um estudo feito por especialistas.
Apesar dos avanços na pesquisa, ainda não se compreendem completamente os mecanismos que causam as doenças.
Para tentar solucionar essa questão, pesquisadores da Universidade Rice e colaboradores da Universidade de Boston desenvolveram uma ferramenta computacional que ajuda a identificar quais tipos específicos de células estão geneticamente relacionados a traços humanos complexos e doenças, como Alzheimer e Parkinson.
Denominada Single-cell Expression Integration System for Mapping genetically implicated Cell types ou seismic, a ferramenta ajudou a equipe a descobrir vulnerabilidades genéticas em células do cérebro que fazem memória, ligando-as ao Alzheimer. Essa é a primeira vez que se estabelece uma conexão direta com base genética entre essa doença e esses neurônios específicos. O algoritmo supera outros métodos existentes para identificar tipos celulares que são relevantes em doenças complexas, sendo aplicável a contextos além da demência.
A pesquisa, publicada em uma revista científica, ajuda a esclarecer uma contradição antiga na pesquisa sobre Alzheimer. Enquanto pistas genéticas no DNA dos pacientes apontam para células que combatem infecções no cérebro, as chamadas microglia, os cérebros dos pacientes mostram um quadro diferente.
“À medida que envelhecemos, algumas células do cérebro naturalmente desaceleram. Mas na demência, que é uma doença de perda de memória, células específicas do cérebro realmente morrem e não podem ser substituídas”, disse Qiliang Lai, um estudante de doutorado da Rice e autor principal do estudo.
“O fato de que as células responsáveis pela memória estão morrendo, e não as células de combate a infecções, levanta um quebra-cabeça, onde as evidências do DNA e as do cérebro não coincidem”, completou.
A investigação da equipe usou métodos computacionais para analisar dados genéticos existentes de uma nova forma. Os pesquisadores integraram dois tipos de dados biológicos em grande escala: estudos de associação em todo o genoma (GWAS) e sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq). Os GWAS analisam o genoma humano para identificar pequenas diferenças no DNA que são compartilhadas entre pessoas com uma doença ou característica específica. Já o scRNA-seq mede quais genes estão ativos em milhares ou milhões de células individuais, criando um mapa detalhado de como as células diferem em nível molecular.
Tentativas anteriores de obter insights correlacionados a partir desses tipos de dados foram difíceis de escalar e interpretar. Isso se deve a duas fraquezas principais:
Primeiro, a resolução do tipo celular no scRNA-seq pode ser muito ampla, não capturando detalhes críticos, como a região do cérebro onde as células estão localizadas. Segundo, a sobrecarga nos estudos amplos do GWAS tende a enfatizar mais os tipos de células que são mais afetadas, como as relacionadas ao sistema imunológico, ofuscando outros aspectos da doença.
“Construímos nosso algoritmo seismic para analisar informações genéticas e relacioná-las de forma precisa aos tipos celulares do cérebro”, disse Lai. “Com isso, conseguimos criar uma imagem mais detalhada de quais tipos de células são afetados por quais programas genéticos.”
Os pesquisadores testaram o algoritmo e descobriram que ele apresentou resultados superiores em relação às ferramentas existentes, identificando sinais celulares relevantes para doenças de forma mais clara.
“Acreditamos que este trabalho pode ajudar a reconciliar alguns padrões contraditórios nos dados relacionados à pesquisa sobre Alzheimer”, disse Vicky Yao, professora assistente de ciência da computação na Rice.
“Além disso, o método será amplamente valioso para ajudar a entender quais tipos de células são relevantes em diferentes doenças complexas”, acrescentou.
A pesquisa chega em um momento de renovado impulso estadual para promover a saúde cerebral e a prevenção da demência, por meio de novas iniciativas de investimento público. No início deste ano, a legislatura do Texas estabeleceu o Instituto de Prevenção e Pesquisa da Demência do Texas (DPRIT) por meio de uma medida bi-partidária projetada para acelerar a inovação na prevenção, tratamento e cuidado relacionados à demência.
Em outubro, a Proposta 14 estará na cédula estadual para financiar o DPRIT com 3 bilhões de dólares nos próximos dez anos, criando o maior programa de pesquisa sobre demência financiado pelo estado nos Estados Unidos. Modelado após o bem-sucedido Instituto de Prevenção e Pesquisa do Câncer do Texas (CPRIT), o DPRIT visa fazer do Texas um líder global em saúde cerebral e pesquisa sobre doenças neurodegenerativas.
“Estamos em um ponto em que os avanços em computação e ciência de dados estão mudando a forma como estudamos as doenças humanas”, disse Yao, que é uma acadêmica do CPRIT. “Agora precisamos manter esse impulso.”
Principais Perguntas Respondidas:
Q: Qual é a novidade deste estudo sobre IA, genética e a doença de Alzheimer?
A: Cientistas desenvolveram uma nova ferramenta computacional, chamada seismic, que aponta quais tipos específicos de células cerebrais estão geneticamente ligados a doenças complexas, como Alzheimer.
Q: Que mistério sobre Alzheimer e genética isso ajuda a resolver?
A: A ferramenta resolve uma contradição antiga na pesquisa sobre Alzheimer, ligando evidências genéticas com neurônios responsáveis pela memória que morrem na doença, e não com células imunes.
Q: Como funciona a tecnologia de IA?
A: O seismic integra dados genéticos (GWAS) com sequenciamento de RNA de célula única para revelar como mudanças genéticas relacionadas a doenças afetam tipos celulares em diferentes regiões do cérebro.
Q: Por que isso é importante?
A: Essa abordagem pode transformar a forma como os pesquisadores identificam células relevantes em doenças como Alzheimer e Parkinson, abrindo caminho para estratégias de prevenção e tratamento mais direcionadas.
