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Nova ferramenta usa Inteligência Artificial para detectar sinais precoces de doenças em nível celular
4 de outubro de 2025, 14:40

Fonte

Keila DePape, Universidade McGill

Publicação Original

Universidade McGill

Áreas

Bioinformática, Biologia, Biotecnologia, Engenharia Biológica, Genética, Microbiologia, Patologia, Terapia Celular

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Resumo

Pesquisadores da Universidade McGill, no Canadá, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de detectar marcadores de doenças até então invisíveis dentro de células individuais.

Em um estudo publicado na revista científica Nature Communications, os pesquisadores mostraram como a ferramenta, chamada DOLPHIN, poderá um dia ser usada por médicos para detectar doenças precocemente e orientar opções de tratamento.

“Esta ferramenta tem o potencial de ajudar os médicos a encontrar as terapias com maior probabilidade de funcionar para os pacientes, reduzindo a tentativa e erro no tratamento”, disse o Dr. Jun Ding, professor da Divisão de Pesquisa Clínica e Translacional da Universidade McGill e autor sênior do estudo.

Os marcadores de doenças são frequentemente alterações sutis na expressão do RNA que podem indicar quando uma doença está presente, quão grave ela pode se tornar ou como ela pode responder ao tratamento.

Métodos convencionais de análise em nível genético condensam esses marcadores em uma única contagem por gene, mascarando a variação crítica e capturando apenas a ‘ponta do iceberg’, disseram os pesquisadores. A nova ferramenta vai além do nível genético, ampliando o foco para observar como os genes são unidos a partir de pedaços menores chamados éxons, proporcionando uma visão mais clara dos estados celulares.

“Os genes não são apenas um bloco, são como conjuntos de Lego feitos de muitas peças menores”, disse Kailu Song, doutoranda no programa de Ciências Biológicas Quantitativas da Universidade McGill e primeira autora do estudo. “Ao observar como essas peças estão conectadas, nossa ferramenta revela importantes marcadores de doenças que há muito tempo eram ignorados”, continuou.

Em um caso de teste, o DOLPHIN analisou dados de células individuais de pacientes com câncer de pâncreas e encontrou mais de 800 marcadores de doenças não detectados por ferramentas convencionais. A ferramenta foi capaz de distinguir pacientes com cânceres agressivos e de alto risco daqueles com casos menos graves, informações que ajudariam os médicos a escolher o caminho certo para o tratamento.

De forma mais ampla, o avanço estabelece as bases para alcançar o objetivo de longo prazo de construir modelos digitais de células humanas. O DOLPHIN gera perfis unicelulares mais ricos do que os métodos convencionais, permitindo simulações virtuais de como as células se comportam e respondem a medicamentos antes de passarem para ensaios laboratoriais ou clínicos, economizando tempo e investimentos.

O próximo passo dos pesquisadores será expandir o alcance da ferramenta de alguns conjuntos de dados para milhões de células, abrindo caminho para modelos celulares virtuais mais precisos no futuro.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Jun Ding

Professor da Divisão de Pesquisa Clínica e Translacional da Universidade McGill

Kailu Song

Doutoranda no programa de Ciências Biológicas Quantitativas da Universidade McGill

Instituições Citadas

Universidade McGill

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a revista científica Nature Communications (em inglês).

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Universidade McGill (em inglês).

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