Inteligência Artificial Generativa Desenha Sequências de DNA para Ativar e Desativar Genes

Introdução

Aninhadas em nossos genomas estão sequências minúsculas com um imenso poder de controlar genes próximos. Conhecidas como elementos cis-regulatórios (CREs), essas sequências de DNA podem ligar ou desligar genes adjacentes. Recentemente, pesquisadores da Escola de Medicina de Yale, do Laboratório Jackson e do Instituto Broad do MIT e da Universidade de Harvard desenvolveram um novo método de inteligência artificial generativa para projetar elementos regulatórios inéditos que controlam precisamente como os genes são expressos nas células.

A Importância dos Elementos Cis-Regulatórios

Os CREs desempenham um papel crucial na regulação da expressão gênica. Ao funcionar como interruptores moleculares, eles determinam se um gene é ativado ou silenciado em um determinado tipo de célula. Essa especificidade é essencial para o funcionamento correto dos organismos, garantindo que genes sejam expressos apenas onde e quando são necessários. A compreensão e manipulação desses elementos têm implicações significativas na biologia e na medicina, especialmente em terapias gênicas direcionadas.

Desenvolvimento da Plataforma CODA

A nova plataforma de inteligência artificial, denominada Computational Optimization of DNA Activity (CODA), utiliza aprendizado profundo para gerar novas sequências de DNA que funcionam como CREs sintéticos. Semelhante a ferramentas conhecidas como DALL-E e ChatGPT, o CODA é treinado em grandes conjuntos de dados de elementos regulatórios naturais, permitindo-lhe criar sequências que são eficazes na ativação ou desativação de genes em tipos específicos de células. "Este projeto essencialmente pergunta: 'Podemos aprender a ler e escrever o código desses elementos regulatórios?'", explica Steven Reilly, PhD, professor assistente de genética na YSM e um dos autores principais do estudo.

Aplicações Potenciais na Terapia Gênica

Controlar como os genes são expressos em certos tipos de células pode, um dia, melhorar significativamente as terapias gênicas. Essas terapias têm o potencial de reescrever mutações causadoras de doenças, mas métodos mais eficazes são necessários para entregar os tratamentos diretamente às células afetadas. Por exemplo, atingir neurônios específicos que falham na doença de Parkinson ou células imunológicas que abrigam o HIV. A plataforma CODA pode ajudar a direcionar terapias gênicas a células doentes de maneira mais precisa, evitando efeitos colaterais em partes saudáveis do corpo.

Resultados Promissores e Futuras Direções

Os pesquisadores testaram os elementos regulatórios projetados pela IA em células de sangue, fígado e cérebro cultivadas em laboratório e descobriram que, em muitos casos, os elementos sintéticos eram mais específicos para um tipo celular do que quaisquer sequências naturais conhecidas. Testes subsequentes em peixes-zebra e camundongos vivos mostraram que essas sequências também funcionavam para ativar genes de teste em tipos celulares específicos nos animais. Em um caso, um elemento regulatório projetado ativou um gene repórter apenas em uma camada muito específica de células no cérebro do camundongo, apesar de ter sido entregue em todo o corpo do animal.

Conclusão

A capacidade de projetar sequências de DNA que controlam a expressão gênica com alta precisão abre novas fronteiras na pesquisa biomédica. A plataforma CODA representa um avanço significativo, combinando inteligência artificial e biologia molecular para criar ferramentas que modulam a expressão gênica de maneiras inéditas. "Talvez a evolução nunca tenha querido construir um grande condutor para um medicamento contra o Alzheimer, mas isso não significa que não possa existir", afirma Reilly. Com futuros estudos, os pesquisadores planejam expandir o uso da CODA para desenvolver terapias gênicas direcionadas para uma variedade de doenças genéticas, potencialmente superando as limitações impostas pela evolução natural.

Este trabalho foi apoiado pelo Howard Hughes Medical Institute e por bolsas do Instituto Nacional de Saúde dos EUA (UM1HG009435, R00HG010669, R01HG012872 e R35HG011329).

Sobre

Deivid Bitti é Cientista da Computação especializado em IA, Cybersecurity e Arquiteturas de Alta Escala. Com +20 anos de experiência em transformação digital, ele fundou a Flexa Cloud, uma empresa especializada em computação em nuvem, Big Data e IA e Parceira Avançada da AWS após carreira em grandes corporações.

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