April 17, 2021 - Algoritmos semelhantes aos usados pela Amazon e Netflix podem ajudar a desvendar a linguagem biológica do câncer, doença de Parkinson e outras doenças neurodegenerativas.
Algoritmos semelhantes
aos usados por Netflix, Amazon e Facebook podem levar a uma
melhor compreensão da linguagem biológica do câncer e de doenças
neurodegenerativas, como doença de Parkinson (DP) e doença de
Alzheimer (DA), de acordo com um artigo de pesquisa publicado na
Proceedings of the National Academy of Sciences.
Os
pesquisadores destacam que a separação da fase intracelular de
proteínas em proteínas desordenadas biomoleculares que formam
gotículas de proteínas semelhantes a líquido, chamadas de
condensados, tornou-se cada vez mais reconhecida como um fator chave
para categorizar e regular as proteínas que podem contribuir para o
câncer e doenças neurodegenerativas. No entanto, determinar a
maneira ideal de examinar e, subsequentemente, prever como as
proteínas se manifestarão, acumulou várias hipóteses.
Para
condições como a DP, cuja manifestação clínica é caracterizada
pelo agrupamento anormal de proteínas e perda de células
dopaminérgicas, compreender como os condensados de proteína
se formam pode ser significativo no desenvolvimento de terapias
direcionadas que podem retardar ou prevenir a progressão.
Conduzindo
uma análise sobre o potencial de aplicabilidade do sequenciamento de
proteínas no comportamento de fase, os pesquisadores alavancaram uma
abordagem semelhante à do Netflix quando recomenda uma série para
assistir, Facebook quando sugere alguém para fazer amizade, ou
Amazon por meio de assistentes de voz como Alexa, em que algoritmos
de aprendizado de máquina fazem previsões altamente educadas sobre
o que as pessoas farão a seguir ou, neste caso, como as proteínas
reagirão a seguir.
Os pesquisadores usaram a tecnologia
de aprendizado de máquina para treinar um modelo de linguagem em
grande escala para examinar e prever anormalidades de proteínas
dentro do corpo associadas ao início da doença.
"Pedimos
especificamente ao programa para aprender a linguagem dos condensados
biomoleculares que mudam de forma - gotículas de proteínas
encontradas nas células - que os cientistas realmente precisam
entender para quebrar a linguagem da função biológica e mau
funcionamento que causam câncer e doenças neurodegenerativas como a
DA", disse o autor do estudo Kadi Liis Saar, PhD, pesquisadora
do St John's College, em um comunicado.
Em suas
descobertas, os pesquisadores descobriram que a tecnologia pode
distinguir entre proteínas estruturadas e proteínas não
estruturadas propensas a doenças em humanos com alta
precisão.
Falando mais sobre proteínas desordenadas, o
principal autor do estudo, Tuomas Knowles, PhD, professor do
Departamento de Química Yusuf Hamied da Universidade de Cambridge,
disse em um comunicado que esses condensados de proteína
receberam atenção substancial, pois podem controlar eventos-chave
na célula, como como expressão gênica e síntese de
proteínas.
"Quaisquer defeitos relacionados a essas
gotículas de proteína podem levar a doenças como o câncer. É por
isso que trazer a tecnologia de processamento da linguagem natural
para a pesquisa das origens moleculares do mau funcionamento das
proteínas é vital se quisermos ser capazes de corrigir os erros
gramaticais dentro das células que causam doença", disse
Knowles.
Com o objetivo final de usar inteligência
artificial para desenvolver drogas direcionadas, Knowles disse que
essa abordagem também poderia ser aproveitada para expandir o
conhecimento atual sobre cânceres e doenças neurodegenerativas, bem
como até mesmo prevenir a ocorrência de demência.
“O
aprendizado de máquina pode estar livre das limitações do que os
pesquisadores pensam ser os alvos da exploração científica e isso
significará que novas conexões serão encontradas que ainda não
concebemos. É realmente muito emocionante”, disse Saar. Original
em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: AJMC.
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