海角社区

海角社区 — ROCHESTER, Minnesota — Pesquisadores da Mayo Clinic foram pioneiros em uma ferramenta de inteligência artificial (IA) chamada OmicsFootPrint, que ajuda a converter grandes quantidades de dados biológicos complexos em imagens circulares bidimensionais. Os detalhes da ferramenta foram publicados em um  na Nucleic Acids Research.  

Ômicas são o estudo de genes, proteínas e outros dados moleculares que ajudam a entender como o corpo funciona e como as doenças se desenvolvem. Ao mapear esses dados, a OmicsFootPrint pode fornecer aos médicos e pesquisadores uma nova forma de visualizar padrões em doenças, como o e os , podendo auxiliar na orientação de terapias personalizadas. Ela também pode fornecer uma maneira intuitiva de explorar os mecanismos e interações da doença. 

"Os dados se tornam mais poderosos quando você consegue visualizar a história que eles estão contando", diz a autora principal , professora associada de informática biomédica no . "A OmicsFootPrint pode abrir portas para descobertas que não conseguíamos realizar antes." 

Os genes atuam como o manual de instruções do corpo, enquanto as proteínas executam essas instruções para manter as células funcionando. Às vezes, mudanças nessas instruções — conhecidas como mutações — podem interromper esse processo e provocar doenças. A OmicsFootPrint ajuda a entender essas complexidades, transformando dados — como as atividades genéticas, mutações e níveis de proteínas — em mapas circulares coloridos que oferecem uma imagem mais clara do que está acontecendo no corpo. 

Neste estudo, os pesquisadores utilizaram a OmicsFootPrint para analisar a resposta a medicamentos e dados multi-ômicos do câncer. A ferramenta fez a distinção entre dois tipos de câncer de mama — carcinoma lobular e ductal — com uma precisão média de 87%. Quando aplicado ao câncer de pulmão, a ferramenta demonstrou mais de 95% de precisão na identificação de dois tipos: adenocarcinoma e carcinoma de células escamosas. 

O estudo mostrou que combinar vários tipos de dados moleculares gera resultados mais precisos do que usar apenas um tipo de dado. 

A OmicsFootPrint também apresenta potencial em fornecer resultados relevantes, mesmo com conjuntos de dados limitados. Ela utiliza métodos avançados de IA que aprendem com dados existentes e aplicam esse conhecimento a novos cenários — um processo conhecido como aprendizado por transferência. A ferramenta ajudou os pesquisadores a alcançar uma precisão superior a 95% na identificação de subtipos de câncer de pulmão, usando menos de 20% do volume de dados típico.  

"Essa abordagem pode ser benéfica para a pesquisa, mesmo com um tamanho reduzido de amostras ou de estudos clínicos", afirma a Dra. Kalari. 

Para aprimorar sua precisão e insights, a estrutura da OmicsFootPrint também utiliza um método avançado chamado SHAP (SHapley Additive exPlanations, sigla em inglês). O SHAP destaca os marcadores, genes ou proteínas mais importantes que influenciam os resultados, ajudando os pesquisadores a entender os fatores que impulsionam os padrões de doença. 

Além da pesquisa, a OmicsFootPrint foi projetada para uso clínico. Ela comprime grandes conjuntos de dados biológicos em imagens compactas que exigem apenas 2% do espaço de armazenamento original. Isso pode facilitar a integração das imagens aos registros médicos eletrônicos para orientar o cuidado dos pacientes futuramente. 

A equipe de pesquisa planeja expandir a OmicsFootPrint para estudar outras doenças, incluindo doenças neurológicas e outros distúrbios complexos. Eles também estão trabalhando em atualizações para tornar a ferramenta ainda mais precisa e flexível, incluindo a capacidade de encontrar novos marcadores de doenças e alvos terapêuticos. 

Veja o  para uma lista completa de autores, divulgações e financiamento. 

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