Um grupo de pesquisadores da Helmholtz Zentrum München e da Universidade Técnica de Munique (TUM) desenvolveram um novo algoritmo para identificar células doentes em pacientes.
De acordo com um relatório do Phys, o algoritmo chamado de "scArches" é uma abreviação de cirurgia de arquitetura de célula única.
O scArches compartilha dados brutos entre clínicas ou centros de pesquisa usando aprendizado de máquina para comparar novos conjuntos de dados da genômica de célula única com referências existentes.
Segundo Mohammad Lotfollahi, principal pesquisador do algoritmo, isso preserva a privacidade e o anonimato dos dados compartilhados.
Também torna a anotação e interpretação de novos conjuntos de dados muito fácil e democratiza drasticamente o uso de atlas de referência de uma única célula.
No entanto, conjuntos de dados de célula única podem conter erros de medição (efeito de lote) e a disponibilidade global de recursos computacionais é limitada.
Além disso, o compartilhamento de dados brutos sobre células possui muitas restrições legais que podem abrir muitas questões sobre o assunto.
Mas, isso não tem impedido o Human Cell Atlas, o maior atlas de referência de célula única do mundo de continuar se expandindo.
Os dados desse atlas, contém referências de milhões de células em tecidos, órgãos e estágios de desenvolvimento.
E, apesar das questões por trás da coleta dos dados, essas referências ajudam os médicos a compreender as influências do envelhecimento, do meio ambiente e das doenças em uma célula.
Por fim, os dados obtidos pelo Human Cell Atlas também ajudam a diagnosticar e tratar melhor os pacientes.
Exemplo usando COVID-19
Os pesquisadores do estudo aplicaram scArches para estudar o vírus da COVID-19 em várias amostras brônquicas de pulmão de pacientes clínicos.
Eles compararam as células dos pacientes portadores do COVID-19 com referências saudáveis usando transcriptômica de célula única.
O algoritmo foi capaz de separar as células doentes das referências, localizando as células que precisam de tratamento, para casos de COVID-19 leves e graves.
Um ponto importante a ser destacado é que a variação biológica entre os pacientes não afetou a qualidade do processo de mapeamento.
"Nossa visão é que no futuro usaremos referências de células com a mesma facilidade com que fazemos hoje em dia para referências de genoma. Em outras palavras, se você quer fazer um bolo, geralmente não quer tentar criar o seu próprio receita em vez disso, você apenas procura uma em um livro de receitas. Com scArches, formalizamos e simplificamos esse processo de pesquisa", disse o pesquisador Fabian Theis, pioneiro em IA biomédica e aprendizado de máquina.
Via: Nature
