Por mais de dez anos, o laboratório de Evan Economore dependeu de micro-tomógrafos para obter imagens de espécimes de insetos. Essas varreduras de raios X permitem aos cientistas examinar a estrutura e a forma do corpo dos insetos, um campo de estudo conhecido como morfologia. Embora a técnica forneça dados 3D altamente detalhados, ela é cara e lenta.
“Uma limitação é que você pode obter esse rico conjunto de dados 3D, mas pode levar 10 horas para digitalizar uma amostra”, explicou Economo, presidente do Departamento de Entomologia da Universidade de Maryland e titular dos cargos de professor James B. Gahan e Margaret H. Gahan.
Em um estudo publicado na revista Dr. Método da natureza Em 5 de março de 2026, Economo e colegas testaram um novo método concebido para acelerar drasticamente o processo. O projeto reuniu pesquisadores liderados por Economo e Thomas van de Kamp do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT), na Alemanha. A equipe combinou um acelerador de partículas síncrotron, imagens de raios X, robótica e inteligência artificial (IA) para criar reconstruções digitais interativas representando 800 espécies de formigas.
Juntas, essas tecnologias permitem que os cientistas digitalizem amostras mais rapidamente e convertam dados brutos de imagens em modelos 3D detalhados.
“Estimamos que se pudéssemos executar este projeto com um tomógrafo computadorizado em laboratório, levaria seis anos”, disse Julian Katzke, primeiro autor do estudo e estudante de pós-graduação no laboratório Economore do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST), no Japão. “Com a configuração do KIT, digitalizamos 2.000 amostras em uma semana.”
O esforço, conhecido como AntScan, poderá orientar futuros projetos de digitalização em grande escala para muitos tipos de organismos. Os dados brutos usados para criar os modelos estão disponíveis publicamente para download, e um visualizador integrado permite aos usuários explorar online formigas 3D completas.
“O valor deste estudo não é apenas sobre formigas – é muito mais amplo”, disse Economo, que agora é professor associado no OIST, além de sua função na UMD. “Quando as amostras são digitalizadas, podemos criar bibliotecas de organismos que podem agilizar seu uso desde laboratórios científicos até salas de aula e estúdios de Hollywood”.
Construindo uma biblioteca digital da biodiversidade de formigas
Para montar este extenso arquivo digital, a equipe de pesquisa coletou espécimes de formigas preservados em etanol de museus, instituições parceiras e especialistas em todo o mundo. Depois de organizar as amostras por espécie e espécie, as amostras foram transferidas para o KIT para imagens de micro CT de alto rendimento. O procedimento funciona de forma semelhante a uma tomografia computadorizada médica, mas com uma ampliação muito maior.
Na instalação, um acelerador de partículas síncrotron produziu um intenso feixe de raios X capaz de escanear rapidamente muitas amostras. Um trocador de amostras robótico lida com os insetos durante o processo, girando cada amostra e substituindo-a pela próxima a cada 30 segundos. Esse fluxo de trabalho rápido produziu pilhas de imagens 2D que os pesquisadores combinaram para criar um modelo 3D completo.
Inicialmente, as varreduras capturaram a formiga em uma posição curvada ou estranha. Estas posturas deformadas estavam longe dos modelos realistas que os cientistas queriam criar. Para resolver esse problema, os alunos do curso CMSC 435: “Engenharia de Software” do Professor Associado de Ciência da Computação da UMD, James Purtillo, se propuseram a desenvolver ferramentas de IA que gerassem automaticamente “estimativas de pose”. A tecnologia ajusta as imagens digitalizadas para que as formigas apareçam em posições naturais, como apareceriam na natureza.
“Esta colaboração foi uma grande oportunidade para nós”, disse Purtilo. “O objetivo principal é desafiar os alunos a integrar habilidades, trabalhar como uma equipe eficaz e demonstrar sua capacidade de resolver problemas reais. E esse problema era desconfortável.”
Os modelos AntScan resultantes revelam detalhes internos, como músculos, sistema nervoso, órgãos digestivos e ferrões, com resolução em nível micrométrico. Estas formigas digitais também podem ser animadas ou colocadas em ambientes de realidade virtual para investigação científica, educação ou entretenimento.
“Teria levado anos para fazer isso manualmente, então sem essas ferramentas computacionais basicamente nunca teria sido feito”, disse Economo. “Agora, estamos a dar grandes passos no sentido de construir uma biblioteca viva de modelos interactivos que correspondam à biodiversidade da Terra. A IA permitir-nos-á explorar a diversidade da vida e partilhá-la com o mundo.”
Dados Antscan alimentam novas pesquisas
A crescente base de dados Antscan já se revelou útil para a investigação científica. Também atuou como autor sênior em um artigo de pesquisa publicado na revista Economo A ciência avança em 19 de dezembro de 2025. Nesse estudo, os cientistas usaram dados do Antscan para investigar se as colônias de formigas se beneficiavam mais de operárias muito pequenas ou de indivíduos com corpos menos robustos.
A equipe examinou a relação entre o volume da cutícula, o tamanho das colônias e a diversidade evolutiva entre mais de 500 espécies de formigas. A cutícula forma a camada externa protetora do exoesqueleto de uma formiga. Como a produção requer nitrogênio e outros minerais, a armadura espessa representa um maior investimento de recursos para cada formiga individual.
A análise revelou uma forte correlação negativa entre o volume da cutícula e o tamanho das colônias. Por outras palavras, as colónias que investem menos em armaduras espessas podem ser capazes de sustentar mais trabalhadores, permitindo-lhes potencialmente crescer e diversificar com mais sucesso.
O AntScan tornou essas medições possíveis porque os modelos 3D permitiram aos pesquisadores calcular com precisão o volume da cutícula, que antes era difícil de medir. O projeto também escaneou as mesmas espécies de formigas examinadas no estudo de junho de 2025 publicado na revista célula e co-autoria de Economo que produziu um conjunto de genomas de formigas de alta qualidade. Juntos, esses conjuntos de dados podem ajudar os cientistas a compreender melhor as conexões entre características físicas e variação genética.
Como as varreduras são tão detalhadas, elas também podem ser úteis para treinar sistemas de aprendizado de máquina para reconhecer formigas no campo durante estudos comportamentais. A Economo planeja expandir o banco de dados digitalizando amostras adicionais e colaborando com estudantes de ciência da computação da UMD para aplicar essas técnicas de IA a novos conjuntos de dados biológicos.
“Este trabalho nos introduz na era do big data de captura, análise e compartilhamento da forma dos organismos”, disse Economo. “O potencial para integração destes dados com outros tipos de dados e tecnologias é imenso e muito excitante”.
O artigo deles, “Fenômica de alto rendimento da biodiversidade global de formigas”, foi publicado na revista Método da natureza em 5 de março de 2026.
Este artigo foi adaptado do texto fornecido pelo Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa.
Esta pesquisa foi apoiada pelo Ministério Alemão de Pesquisa e Educação; Ministério da Ciência, Pesquisa e Indústria Baden-Württemberg; a Fundação Alemã de Pesquisa (Bolsa nº INST 35/1503-1 FUGG e 502787686); Universidade de Pós-Graduação do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa; a Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (Grant Nos. 18K14768, 21K06326 e 22KJ3077); Conselho Australiano de Pesquisa (Prêmio nº IC 180100008); HUN-REN Fundo Húngaro de Investigação e Fundo Nacional de Investigação, Desenvolvimento e Inovação (bolsa n.º K 147781); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (Processo nº 301495/2019-0); O Fundo de Parceria para Ecossistemas Críticos, uma iniciativa conjunta da Agência Francesa de Desenvolvimento, da Conservação Internacional, da União Europeia, do Fundo para o Meio Ambiente Global, do Governo do Japão e do Banco Mundial; a Fundação Nacional de Ciência dos EUA (Grant Nos. DEB-1932467, DEB 1927161 e IOS-2128304); Ministério Italiano de Universidades e Pesquisa; Fundo para o Ambiente e a Conservação de Hong Kong (Prémio n.º NB. ECF 137/2020); e Fundação para a tecnologia. Este artigo não reflete necessariamente as opiniões dessas organizações.
