April 3, 2022 - Um estudo publicado na Nature Communications revela uma nova plataforma para descobrir assinaturas celulares de doenças que integra sistemas robóticos para estudar células de pacientes com métodos de inteligência artificial para análise de imagens. Usando sua plataforma automatizada de cultura de células, os cientistas do NYSCF Research Institute colaboraram com o Google Research para identificar com sucesso novas características celulares da doença de Parkinson, criando e perfilando mais de um milhão de imagens de células da pele de uma coorte de 91 pacientes e controles saudáveis.
“A descoberta de medicamentos tradicionais não está funcionando muito bem, principalmente para doenças complexas como Parkinson”, observou a CEO do NYSCF, Susan L. Solomon, JD. “A tecnologia robótica que o NYSCF construiu nos permite gerar grandes quantidades de dados de grandes populações de pacientes e descobrir novas assinaturas de doenças como uma base totalmente nova para descobrir medicamentos que realmente funcionam”.
“Esta é uma
demonstração ideal do poder da inteligência artificial para a
pesquisa de doenças”, acrescentou Marc Berndl, engenheiro de
software da Google Research. “Tivemos uma colaboração muito
produtiva com o NYSCF, especialmente porque seus sistemas robóticos
avançados criam dados reproduzíveis que podem gerar insights
confiáveis.”
Unindo Inteligência Artificial e
Automação
O estudo aproveitou o vasto repositório de
células de pacientes do NYSCF e o sistema robótico de última
geração – The NYSCF Global Stem Cell Array® – para criar
imagens de milhões de células de 91 pacientes com Parkinson e
controles saudáveis. Os cientistas usaram o Array® para isolar e
expandir células da pele chamadas fibroblastos de amostras de
biópsia de pele, rotular diferentes partes dessas células com uma
técnica chamada Cell Painting e criar milhares de imagens de
microscopia óptica de alto conteúdo. As imagens resultantes foram
alimentadas em um pipeline de análise de imagens imparcial e
orientado por inteligência artificial, identificando recursos de
imagem específicos para células de pacientes que poderiam ser
usados para distingui-los de controles saudáveis.
“Esses
métodos de inteligência artificial podem determinar o que as
células dos pacientes têm em comum que podem não ser observáveis
de outra forma”, disse Samuel J. Yang, pesquisador do Google
Research. “O que também é importante é que os algoritmos são
imparciais – eles não dependem de nenhum conhecimento prévio ou
preconceito sobre a doença de Parkinson, para que possamos descobrir
assinaturas inteiramente novas da doença”.
A necessidade
de novas assinaturas de Parkinson é ressaltada pelas altas taxas de
falha de ensaios clínicos recentes para medicamentos descobertos com
base em alvos específicos de doenças e vias que se acredita serem
os condutores da doença. A descoberta dessas novas assinaturas de
doenças usando métodos imparciais, especialmente em populações de
pacientes, tem valor para diagnóstico e descoberta de medicamentos,
revelando até novas distinções entre pacientes.
“De
forma emocionante, fomos capazes de distinguir entre imagens de
células de pacientes e controles saudáveis, e entre diferentes
subtipos da doença”, observou Bjarki Johannesson, PhD, pesquisador
sênior do NYSCF no estudo. “Podemos até prever com bastante
precisão de qual doador uma amostra de células veio”.
Aplicativos
para descoberta de medicamentos
As assinaturas da doença
de Parkinson identificadas pela equipe agora podem ser usadas como
base para a realização de exames de drogas nas células dos
pacientes, para descobrir quais medicamentos podem reverter esses
recursos. O estudo também produz o maior conjunto de dados conhecido
de Cell Painting (48 TB) como um recurso da comunidade e está
disponível para a comunidade de pesquisa.
Notavelmente, a
plataforma é agnóstica (independentemente de onde começou no corpo
ou do tipo de tecido a partir do qual se desenvolveu) de doenças,
exigindo apenas células da pele facilmente acessíveis dos
pacientes. Também pode ser aplicado a outros tipos de células,
incluindo derivados de células-tronco pluripotentes induzidas que o
NYSCF cria para modelar uma variedade de doenças. Os pesquisadores
estão, portanto, esperançosos de que sua plataforma possa abrir
novos caminhos terapêuticos para muitas doenças nas quais a
descoberta de medicamentos tradicionais não teve sucesso.
“Esta
é a primeira ferramenta a identificar com sucesso características
de doenças com tanta precisão e sensibilidade”, disse o
vice-presidente sênior de descoberta e desenvolvimento de
plataformas da NYSCF, Daniel Paull, PhD. “Seu poder para
identificar subgrupos de pacientes tem implicações importantes para
a medicina de precisão e o desenvolvimento de medicamentos em muitas
doenças intratáveis”. Original em inglês, tradução Google,
revisão Hugo. Fonte: Insidebigdata.
