Novo software de inteligência artificial pode prever o papel dos elementos reguladores do DNA e da estrutura 3D, o que pode esclarecer como combater doenças genéticas. Pesquisadores do UT Southwestern Medical Center nos EUA desenvolveram algoritmos de inteligência artificial (IA) capazes de prever o papel e a estrutura dos elementos reguladores do DNA, o que pode levar a uma compreensão de como as mutações genéticas levam a doenças e como os cientistas podem combatê-las.
De acordo com o comunicado de imprensa, apenas cerca de 1% do DNA humano codifica instruções para a criação de proteínas, que desempenham um papel importante em vários processos de DNA. A maioria dos outros materiais genéticos contém elementos reguladores, como promotores, intensificadores, silenciadores e isolantes — estes controlam como o DNA codificador é expresso.
No entanto, pouco se sabe sobre como a sequência de DNA influencia a função desses elementos reguladores. Para investigar isso, a equipe de pesquisa desenvolveu um modelo de aprendizado profundo (DL) conhecido como Sei, projetado para classificar seções de DNA não codificante em 40 classes de sequência. Essas classes categorizam cada fragmento de DNA por “trabalho”, como intensificador de células-tronco.
As classes de sequência cobrem mais de 97% do genoma humano. Os pesquisadores descobriram que Sei poderia pontuar com precisão qualquer sequência com base em sua atividade prevista em cada classe e prever como as mutações afetariam essas atividades.
Quando aplicada a dados genômicos humanos, a ferramenta pode caracterizar a arquitetura regulatória de 47 características e doenças, permitindo que os pesquisadores obtenham insights sobre como as mutações nesses elementos causam certas patologias. Isso pode fornecer aos pesquisadores uma compreensão robusta de como as mudanças na sequência genômica estão conectadas ao desenvolvimento da doença.
A equipe de pesquisa então criou uma segunda ferramenta de IA, conhecida como Orca, que pode prever a arquitetura 3D do DNA nos cromossomos com base na sequência. Após o treinamento do modelo, o Orca poderia prever com precisão estruturas pequenas e grandes, inclusive para sequências contendo mutações associadas a várias condições de saúde, como leucemia e malformação de membros.
Usando o Orca, os pesquisadores conseguiram gerar novas hipóteses sobre como as sequências de DNA podem controlar sua estrutura 3D. A equipe planeja testar essas hipóteses e outras usando Sei e Orca para investigar melhor o papel das mutações genéticas em causar doenças, o que pode levar a novas abordagens de tratamento.
“Juntos, esses dois programas fornecem uma imagem mais completa de como as mudanças na sequência de DNA, mesmo em regiões não codificantes, podem ter efeitos dramáticos em sua organização e função espacial”, disse o pesquisador principal Jian Zhou, PhD, professor assistente no Lyda Hill, Departamento de Bioinformática da UT Southwestern, no comunicado à imprensa.
Apesquisa segue a publicação de pesquisas relacionadas no campo do design de proteínas.
No mês passado, pesquisadores de Harvard e da Escola de Medicina da Universidade de Washington (UW Medicine) revelaram que desenvolveram um software de IA que pode projetar proteínas com várias funções, algumas das quais têm potencial para serem usadas para criar vacinas, medicamentos e outros tratamentos. No entanto, mais testes são necessários antes que os produtos feitos com essa tecnologia se tornem amplamente disponíveis.
