H\u00e1 muitas d\u00e9cadas a ci\u00eancia tenta desvendar o mist\u00e9rio sobre doen\u00e7as degenerativas, mas o avan\u00e7o da tecnologia pode auxiliar os especialistas a entender mais sobre essas patologias. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da It\u00e1lia (ITT), criaram um algoritmo a base de aprendizado de m\u00e1quina para encontrar e estudar prote\u00ednas cerebrais que podem desencadear doen\u00e7as.<\/p>\n
Chamado de catGRANULE 20 ROBOT, essa tecnologia pode identificar alvos moleculares para pesquisas aprofundadas. Esses alvos s\u00e3o basicamente prote\u00ednas diretamente ligadas ao surgimento de doen\u00e7as como Parkinson, Alzheimer e Esclerose Lateral Amiotr\u00f3fica (ELA).<\/p>\n
Em geral, as prote\u00ednas no ambiente celular conseguem criar os chamados condensados biomoleculares, ou seja, um tipo de compartimento emaranhado no interior das c\u00e9lulas e insol\u00favel em \u00e1gua. Esses aglomerados trabalham na regula\u00e7\u00e3o de processos biol\u00f3gicos, na manuten\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es celulares e at\u00e9 mesmo na produ\u00e7\u00e3o de outras prote\u00ednas.<\/p>\n Contudo, certas altera\u00e7\u00f5es no mecanismo de condensados podem fazer com que as prote\u00ednas tenham um \u201cerro\u201d. Esses aglomerados de prote\u00ednas se tornam estruturas s\u00f3lidas e se acumulam na c\u00e9lula, levando \u00e0 morte celular e o surgimento de doen\u00e7as degenerativas<\/strong>. A grande quest\u00e3o \u00e9 que as prote\u00ednas se tornam agregados s\u00f3lidos possivelmente danosos \u00e0 sa\u00fade.<\/p>\n 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 m\u00e1quina, esse algoritmo conseguiria identificar a rela\u00e7\u00e3o entre a muta\u00e7\u00e3o dessas prote\u00ednas e a forma\u00e7\u00e3o dos condensados biomoleculares.<\/p>\n Para facilitar esse processo, o grupo de pesquisa centrou sua aten\u00e7\u00e3o para o estudo de prote\u00ednas de RNA (\u00e1cido ribonucleico). O catGRANULE analisa as prote\u00ednas, verificando se h\u00e1 altera\u00e7\u00f5es na estrutura de intera\u00e7\u00e3o prote\u00edna-RNA<\/strong>, determinando se ela poderia gerar condensados t\u00f3xicos.<\/p>\n Todo o estudo \u00e9 baseado no projeto IVBM-4PAP, criado pelo ITT, que visa desenvolver um microsc\u00f3pio In-Vivo Brillouin. Essa \u00e9 uma ferramenta que pode identificar novos alvos para o tratamento de doen\u00e7as neurodegenerativas. Enquanto o microsc\u00f3pio \u00e9 de fato, uma ferramenta, o catGRANULE \u00e9 uma base computacional para gerar previs\u00f5es te\u00f3ricas sobre as muta\u00e7\u00f5es das prote\u00ednas.<\/p>\n O objetivo dos cientistas \u00e9 que ao utilizar essas ferramentas baseadas em aprendizado de m\u00e1quina, seja poss\u00edvel identificar previamente a forma\u00e7\u00e3o das patologias e desenvolver tratamentos terap\u00eauticos para desacelerar a progress\u00e3o dessas doen\u00e7as.<\/strong><\/p>\n Essa n\u00e3o \u00e9 exatamente a primeira vez que a ci\u00eancia usa aprendizado de m\u00e1quina para estudar essas prote\u00ednas. Pesquisadores do Whitehead Institute, especializado no estudo de doen\u00e7as, criaram o algoritmo ProtGPS.<\/strong><\/p>\n Similar ao catGRANULE, o ProtGPS prev\u00ea e gera informa\u00e7\u00f5es sobre a localiza\u00e7\u00e3o das prote\u00ednas. Para treinar a tecnologia, os cientistas alimentaram o algoritmo com dados de mais de 200 mil prote\u00ednas com muta\u00e7\u00f5es associadas a doen\u00e7as degenerativas.<\/p>\n Para saber mais sobre o uso de IA e aprendizado na ci\u00eancia, basta ficar ligado no site do TecMundo<\/strong>. Ali\u00e1s, um novo estudo cient\u00edfico aponta que a intelig\u00eancia artificial e a intelig\u00eancia humana n\u00e3o pensam da mesma forma.\u00a0<\/p>\n<\/div>\nAlgoritmo prev\u00ea muta\u00e7\u00f5es em prote\u00ednas<\/h2>\n
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Uso de machine learning aumenta na ci\u00eancia<\/h2>\n