Cientistas Usam Inteligência Artificial para Editar DNA Humano.

Com a ajuda da inteligência artificial, os cientistas deram um passo revolucionário ao descobrir como ativar ou suprimir genes em diferentes tipos de células de forma precisa.

Esse avanço pode transformar o futuro da medicina genética, permitindo o controle específico da expressão gênica, o que possibilita tratamentos mais eficazes para doenças hereditárias.

Uma pesquisa, realizada por cientistas do The Jackson Laboratory (JAX), MIT, Yale e Harvard, foi divulgada na revista Nature e revelou uma nova abordagem para o uso de "interruptores do DNA", conhecidos como elementos cis-regulatórios (CREs).

Esses CREs são responsáveis ​​por controlar quando e onde os genes são ativados no organismo, algo que até então não podia ser feito com tamanha especificidade.

Anteriormente, as tecnologias de edição genética, como CRISPR, alteraram genes de forma mais ampla e generalizada, já que os CREs estão espalhados em milhares de sequências de DNA, cada um atuando de maneira diferente.

Uma grande inovação surgiu quando os pesquisadores treinaram uma inteligência artificial (IA) especializada, chamada CODA (Otimização Computacional da Atividade do DNA), para decifrar padrões de CREs que seriam impossíveis de identificar manualmente.

A IA foi treinada com base em milhares de sequências genômicas humanas e foi capaz de acelerar o processo de edição genética. Para validar essa descoberta, os cientistas testaram as sequências sintéticas de CREs em peixes-zebra e camundongos.

Em um desses testes, eles conseguiram ativar uma proteína fluorescente apenas no fígado de peixes-zebra em desenvolvimento, comprovando a precisão da tecnologia.

Na prática, os CREs ajudam a garantir que os genes protegidos sejam ativados em células específicas. Por exemplo, um gene necessário para o funcionamento cerebral não será ativado nas células da pele, ou um gene essencial no desenvolvimento embrionário não será utilizado em adultos.

A IA ainda foi treinada para atuar em células humanas de diferentes tipos, incluindo sangue, fígado e cérebro, o que abre novas possibilidades no campo da terapia genética.

"Essa pesquisa demonstra como modelos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para projetar códigos regulatórios adaptados a propósitos específicos, representando uma grande evolução na precisão das terapias genéticas", afirmaram os autores do estudo.

Essa descoberta não só acelera o processo de edição de genes como também pode ser uma chave para desenvolver tratamentos personalizados para doenças genéticas complexas, permitindo uma maior eficácia na medicina de proteção.