IA na investigação celular: Moscot revela a dinâmica celular com um pormenor sem precedentes
Um ponto de viragem na investigação médica
Graças a uma nova tecnologia denominada Moscot ("Multi-Omics Single-Cell Optimal Transport"), os investigadores podem agora observar milhões de células simultaneamente à medida que se desenvolvem num novo órgão - um pâncreas, por exemplo. Este método inovador foi desenvolvido por uma equipa de investigação internacional liderada por Helmholtz Munique. Os seus resultados foram publicados na revista científica Nature.
Até agora, os biólogos tinham apenas uma compreensão limitada da forma como as células se desenvolvem no seu ambiente natural - por exemplo, quando formam um órgão no embrião. "Os métodos anteriores apenas forneciam imagens instantâneas de algumas células e eram incapazes de ligar os processos dinâmicos no espaço e no tempo", explica Dominik Klein, um dos primeiros autores do estudo, estudante de doutoramento no Instituto de Biologia Computacional de Helmholtz Munique e cientista na Universidade Técnica de Munique (TUM). "Isto limitou muito a nossa compreensão das interações complexas durante o desenvolvimento dos órgãos e os processos de doença".
O Moscot aprende sobre o desenvolvimento celular em órgãos e organismos inteiros
Dominik Klein desenvolveu o Moscot em conjunto com uma equipa interdisciplinar liderada por Giovanni Palla (Helmholtz Munique), Marius Lange (ETH Zurique), Michal Klein (Apple) e Zoe Piran (Universidade Hebraica de Jerusalém). A equipa baseou-se numa teoria que foi desenvolvida já no século XVIII: a teoria do transporte ótimo, que descreve a forma como as coisas podem ser transportadas de um local para outro da forma mais eficiente possível, a fim de minimizar o tempo, a energia ou os custos. A aplicação do transporte ótimo a duas populações de células era anteriormente limitada pela dimensão dos conjuntos de dados biomédicos. Este obstáculo foi agora ultrapassado graças aos avanços da inteligência artificial, que foram em grande parte moldados pelo coautor Marco Cuturi (Apple). "Adaptámos os nossos modelos matemáticos para que possam mapear com precisão a informação molecular e a posição das células no corpo durante o seu desenvolvimento. A teoria do transporte ótimo ajuda-nos a compreender como as células se movem, mudam e transitam de um estado para o outro", diz Klein. Isto torna agora possível observar milhões de células em simultâneo - com uma precisão anteriormente inimaginável.
O Moscot oferece um mapeamento multimodal de células individuais em tecidos espaciais e desempenha um papel decisivo nos processos biológicos dinâmicos. Permite a ligação temporal de milhões de células, permitindo que as alterações na expressão genética sejam correlacionadas com as decisões celulares. A implementação do Moscot tem por objetivo analisar enormes quantidades de dados utilizando algoritmos complexos, criando simultaneamente um acesso intuitivo para os biólogos. Além disso, o Moscot regista com precisão e simultaneamente o estado molecular de um grande número de células e descreve o seu desenvolvimento no espaço e no tempo em paralelo. Isto torna possível, pela primeira vez, seguir e compreender melhor processos celulares complexos em órgãos e organismos vivos inteiros.
Novas perspectivas na investigação do pâncreas e da diabetes
A aplicação da Moscot proporcionou novos conhecimentos sobre a investigação do pâncreas, em particular: A equipa conseguiu mapear o desenvolvimento de células produtoras de hormonas no pâncreas com base em medições multimodais. Com esta base, os cientistas podem agora decifrar em pormenor os mecanismos subjacentes à diabetes. "Esta nova visão dos processos celulares abre oportunidades para terapias direcionadas que abordam diretamente as causas das doenças, em vez de se limitarem a tratar os sintomas", afirma o Prof. Heiko Lickert, que dirige o Instituto de Investigação sobre Diabetes e Regeneração na Helmholtz Munique e é o último autor do estudo, juntamente com o Prof. Fabian Theis.
Um ponto de viragem na investigação médica
Fabian Theis, Diretor do Instituto de Biologia Computacional da Helmholtz Munique e professor da TUM, sublinha a importância do Moscot para a investigação biomédica: "O Moscot está a mudar a forma como compreendemos e utilizamos os dados biológicos. Não só nos permite captar a dinâmica do desenvolvimento celular com um pormenor sem precedentes. Podemos também fazer previsões precisas sobre o desenvolvimento de doenças com o objetivo de desenvolver abordagens terapêuticas personalizadas".
Para Theis, o Moscot é um excelente exemplo de colaboração interdisciplinar: "A combinação bem sucedida da matemática e da biologia neste projeto demonstra de forma impressionante como a cooperação entre diferentes disciplinas é crucial para verdadeiros avanços científicos. Graças à estreita colaboração com a equipa de Heiko Lickert no Centro Helmholtz para a Diabetes, conseguimos validar as previsões feitas pelo Moscot com experiências no laboratório."
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
Publicação original
Dominik Klein, Giovanni Palla, Marius Lange, Michal Klein, Zoe Piran, Manuel Gander, Laetitia Meng-Papaxanthos, Michael Sterr, Lama Saber, Changying Jing, Aimée Bastidas-Ponce, Perla Cota, Marta Tarquis-Medina, Shrey Parikh, Ilan Gold, Heiko Lickert, Mostafa Bakhti, Mor Nitzan, Marco Cuturi, Fabian J. Theis; "Mapping cells through time and space with moscot"; Nature, 2025-1-22
Outras notícias do departamento ciência
