Um estudo publicado na Nature Communications revela uma nova plataforma para descobrir assinaturas celulares de doenças que integra sistemas robóticos para estudar células de pacientes com métodos de inteligência artificial para análise de imagens. Usando sua plataforma automatizada de cultura de células, cientistas do NYSCF Research Institute colaboraram com o Google Research para identificar com sucesso novas características celulares da doença de Parkinson, criando e perfilando mais de um milhão de imagens de células da pele de uma coorte de 91 pacientes e controles saudáveis.
“A descoberta de medicamentos tradicionais não está funcionando muito bem, principalmente para doenças complexas como Parkinson”, observou a CEO do NYSCF, Susan L. Solomon, JD. “A tecnologia robótica que o NYSCF construiu nos permite gerar grandes quantidades de dados de grandes populações de pacientes e descobrir novas assinaturas de doenças como uma base totalmente nova para descobrir medicamentos que realmente funcionam”.
“Esta é uma demonstração ideal do poder da inteligência artificial para a pesquisa de doenças”, acrescentou Marc Berndl, engenheiro de software da Google Research. “Tivemos uma colaboração muito produtiva com o NYSCF, especialmente porque seus sistemas robóticos avançados criam dados reproduzíveis que podem gerar insights confiáveis”.
Unindo inteligência artificial e automação
O estudo aproveitou o vasto repositório de células de pacientes do NYSCF e o sistema robótico de última geração – The NYSCF Global Stem Cell Array – para criar imagens de perfil de milhões de células de 91 pacientes de Parkinson e controles saudáveis. Os cientistas usaram o Array para isolar e expandir células da pele chamadas fibroblastos de amostras de biópsia de pele, rotular diferentes partes dessas células com uma técnica chamada Cell Painting e criar milhares de imagens de microscopia óptica de alto conteúdo. As imagens resultantes foram alimentadas em um pipeline de análise de imagens imparcial e orientado por inteligência artificial, identificando recursos de imagem específicos para células de pacientes que poderiam ser usados para distingui-los de controles saudáveis.
“Esses métodos de inteligência artificial podem determinar o que as células dos pacientes têm em comum que podem não ser observáveis de outra forma”, disse Samuel J. Yang, pesquisador do Google Research. “O que também é importante é que os algoritmos são imparciais – eles não dependem de nenhum conhecimento prévio ou preconceito sobre a doença de Parkinson, para que possamos descobrir assinaturas inteiramente novas da doença”.
A necessidade de novas assinaturas de Parkinson é ressaltada pelas altas taxas de falha de ensaios clínicos recentes para medicamentos descobertos com base em alvos específicos de doenças e vias que se acredita serem os condutores da doença. A descoberta dessas novas assinaturas de doenças usando métodos imparciais, especialmente em populações de pacientes, tem valor para diagnósticos e descoberta de medicamentos, revelando até novas distinções entre pacientes.
“Excitantemente, fomos capazes de distinguir entre imagens de células de pacientes e controles saudáveis, e entre diferentes subtipos da doença”, observou Bjarki Johannesson, Ph.D., pesquisador sênior do NYSCF no estudo. “Podemos até prever com bastante precisão de qual doador uma amostra de células veio”.
Aplicações à descoberta de medicamentos
As assinaturas da doença de Parkinson identificadas pela equipe agora podem ser usadas como base para a realização de exames de drogas nas células dos pacientes, para descobrir quais medicamentos podem reverter esses recursos. O estudo também produz o maior conjunto de dados conhecido de Cell Painting (48 TB) como um recurso da comunidade e está disponível para a comunidade de pesquisa (https://nyscf.org/nyscf-adpd/).
Notavelmente, a plataforma é agnóstica de doenças, exigindo apenas células da pele facilmente acessíveis dos pacientes. Também pode ser aplicado a outros tipos de células, incluindo derivados de células-tronco pluripotentes induzidas que o NYSCF cria para modelar uma variedade de doenças. Os pesquisadores estão, portanto, esperançosos de que sua plataforma possa abrir novos caminhos terapêuticos para muitas doenças nas quais a descoberta de medicamentos tradicionais não teve sucesso.
“Esta é a primeira ferramenta para identificar com sucesso características da doença com tanta precisão e sensibilidade”, disse NYSCF vice-presidente sênior de descoberta e desenvolvimento de plataforma Daniel Paull, Ph.D. “Seu poder para identificar subgrupos de pacientes tem implicações importantes para a medicina de precisão e o desenvolvimento de medicamentos em muitas doenças intratáveis”.
Publicado em 28/03/2022 07h28
Artigo original:
Estudo original: