Há muitas décadas a ciência tenta desvendar o mistério sobre doenças degenerativas, mas o avanço da tecnologia pode auxiliar os especialistas a entender mais sobre essas patologias. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Itália (ITT), criaram um algoritmo a base de aprendizado de máquina para encontrar e estudar proteínas cerebrais que podem desencadear doenças.
Chamado de catGRANULE 20 ROBOT, essa tecnologia pode identificar alvos moleculares para pesquisas aprofundadas. Esses alvos são basicamente proteínas diretamente ligadas ao surgimento de doenças como Parkinson, Alzheimer e Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA).
Em geral, as proteínas no ambiente celular conseguem criar os chamados condensados biomoleculares, ou seja, um tipo de compartimento emaranhado no interior das células e insolúvel em água. Esses aglomerados trabalham na regulação de processos biológicos, na manutenção de funções celulares e até mesmo na produção de outras proteínas.
Contudo, certas alterações no mecanismo de condensados podem fazer com que as proteínas tenham um “erro”. Esses aglomerados de proteínas se tornam estruturas sólidas e se acumulam na célula, levando à morte celular e o surgimento de doenças degenerativas. A grande questão é que as proteínas se tornam agregados sólidos possivelmente danosos à saúde.
Algoritmo prevê mutações em proteínas
Foi nesse sentido que pesquisadores do ITT, liderados pelo supervisor Gian Gaetano Tartaglia, desenvolveram o catGRANULE 2.0 ROBOT. Com a ajuda do aprendizado de máquina, esse algoritmo conseguiria identificar a relação entre a mutação dessas proteínas e a formação dos condensados biomoleculares.
Para facilitar esse processo, o grupo de pesquisa centrou sua atenção para o estudo de proteínas de RNA (ácido ribonucleico). O catGRANULE analisa as proteínas, verificando se há alterações na estrutura de interação proteína-RNA, determinando se ela poderia gerar condensados tóxicos.
Todo o estudo é baseado no projeto IVBM-4PAP, criado pelo ITT, que visa desenvolver um microscópio In-Vivo Brillouin. Essa é uma ferramenta que pode identificar novos alvos para o tratamento de doenças neurodegenerativas. Enquanto o microscópio é de fato, uma ferramenta, o catGRANULE é uma base computacional para gerar previsões teóricas sobre as mutações das proteínas.
O objetivo dos cientistas é que ao utilizar essas ferramentas baseadas em aprendizado de máquina, seja possível identificar previamente a formação das patologias e desenvolver tratamentos terapêuticos para desacelerar a progressão dessas doenças.
Uso de machine learning aumenta na ciência
Essa não é exatamente a primeira vez que a ciência usa aprendizado de máquina para estudar essas proteínas. Pesquisadores do Whitehead Institute, especializado no estudo de doenças, criaram o algoritmo ProtGPS.
Similar ao catGRANULE, o ProtGPS prevê e gera informações sobre a localização das proteínas. Para treinar a tecnologia, os cientistas alimentaram o algoritmo com dados de mais de 200 mil proteínas com mutações associadas a doenças degenerativas.
Para saber mais sobre o uso de IA e aprendizado na ciência, basta ficar ligado no site do TecMundo. Aliás, um novo estudo científico aponta que a inteligência artificial e a inteligência humana não pensam da mesma forma.