Um modelo de inteligência artificial conseguiu identificar os padrões que as células usam pra se comunicar durante o desenvolvimento do corpo. O estudo foi publicado na revista Nature Methods no dia 8 de setembro e foi conduzido por pesquisadores do Instituto Whitehead e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos.

Durante o desenvolvimento, as células-tronco passam por transformações até assumirem funções específicas, como formar tecido muscular, cerebral ou órgãos. Esse processo depende da ativação e desativação de genes, mas também de sinais químicos que as células trocam com o ambiente ao redor. Esses sinais seguem caminhos chamados de vias de sinalização, que transformam estímulos externos em mudanças na atividade dos genes.

Até então, entender essas vias exigia estudar cada tipo de célula separadamente. O novo trabalho mostrou que cada via deixa uma "marca" específica na atividade dos genes, e essa marca se repete mesmo em tipos diferentes de células. Com isso, passa a ser possível saber quais sinais uma célula recebeu sem precisar mapear cada caso um por um.

Para colocar essa ideia em prática, os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina chamado IRIS. Ele analisa quais genes estão ativos numa célula e estima quais vias de sinalização estavam funcionando em diferentes momentos. O sistema foi treinado com dados de células-tronco humanas e depois testado em células de embriões de camundongo. O modelo conseguiu prever quando e onde certos sinais seriam ativados em células que dariam origem a tecidos como coração, intestino, músculos e medula espinhal.

Os pesquisadores também usaram o IRIS para identificar sinais ligados à formação de células pulmonares, e as previsões foram confirmadas em experimentos com embriões de camundongo. Segundo os autores, a ferramenta permite estudar a comunicação celular numa escala maior do que a possível só com experimentos tradicionais, e pode ajudar na criação de modelos de tecidos, no estudo de doenças, em pesquisas de regeneração de órgãos e no teste de novos tratamentos.