Cientistas da Escola de Medicina Icahn do Monte Sinai desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial que pode fazer mais do que apenas detectar mutações genéticas prejudiciais. A ferramenta pode prever o tipo de doença que essas mutações podem causar.
A abordagem, conhecida como V2P (Variante para Fenótipo), visa acelerar os testes genéticos e ajudar a desenvolver novas terapias para doenças raras e complexas. O estudo aparece na edição online de 15 de dezembro Comunicação da natureza.
Previsão de doenças a partir da variação genética
A maioria das ferramentas de análise genética existentes são capazes de prever se uma mutação é potencialmente prejudicial, mas geralmente param por aí. Eles não explicam que tipo de doença pode ocorrer. O V2P foi projetado para superar essa limitação usando aprendizado de máquina avançado para vincular variantes genéticas aos resultados fenotípicos esperados – ou seja, a doença ou característica que a mutação pode causar. Desta forma, o sistema ajuda a prever como o DNA de uma pessoa pode afetar a sua saúde.
“A nossa abordagem permite-nos identificar as alterações genéticas mais relevantes para a condição de um paciente, em vez de pesquisar milhares de variantes possíveis”, disse o primeiro autor David Stein, PhD, que completou recentemente a sua formação de doutoramento no laboratório de Yuval Etan, PhD, e Avner Schlesinger, PhD. “Ao determinar não apenas se uma variante é patogênica, mas também o tipo de doença que ela pode causar, podemos melhorar a velocidade e a precisão da interpretação e do diagnóstico genético”.
Treinando a IA para encontrar a mutação certa
Para construir o modelo, os pesquisadores treinaram o V2P em um grande conjunto de dados contendo variantes genéticas deletérias e deletérias, juntamente com informações detalhadas sobre a doença. Esta formação permite que o sistema aprenda padrões que ligam variantes específicas a resultados de saúde. Quando testado usando dados reais e não identificados de pacientes, o V2P frequentemente classifica as verdadeiras mutações causadoras de doenças entre os 10 principais candidatos, demonstrando seu potencial para simplificar e acelerar o diagnóstico genético.
“Além do diagnóstico, o V2P pode ajudar pesquisadores e desenvolvedores de medicamentos a identificar os genes e caminhos mais intimamente associados a doenças específicas”, disse o Dr. Schlesinger, co-autor sênior e co-correspondente, professor de ciências farmacológicas e diretor do AI Small Molecule Drug Discovery Center na Escola Sinina da Escola Econauta. “Isso poderia orientar o desenvolvimento de terapias geneticamente adaptadas ao processo da doença, particularmente em condições raras e complexas”.
Expandindo a medicina de precisão e a descoberta de medicamentos
Atualmente, o V2P classifica as mutações em amplas categorias de doenças, como distúrbios neurológicos ou câncer. A equipa de investigação planeia melhorar o sistema para que possa fazer previsões mais detalhadas e combinar os seus resultados com fontes de dados adicionais para ajudar ainda mais na descoberta de medicamentos.
Os pesquisadores dizem que a descoberta marca um progresso significativo em direção à medicina de precisão, onde os tratamentos são selecionados com base no perfil genético de uma pessoa. Ao vincular variantes genéticas aos seus potenciais efeitos de doença, o V2P pode ajudar os médicos a alcançar diagnósticos mais rápidos e os cientistas a descobrir novos alvos para terapia.
“O V2P nos dá uma janela clara sobre como as mudanças genéticas se traduzem em doenças, o que tem implicações importantes tanto para a pesquisa quanto para o atendimento ao paciente”, disse o Dr. Etan, coautor sênior e co-correspondente, professor associado de inteligência artificial e saúde humana, e membro principal do Instituto Charles Bronze de Genética e Ciências Genômicas, e membro do Charles de Minnsman. Instituto de Saúde e Desenvolvimento Infantil da Escola de Medicina Icahn no Monte Sinai. “Ao vincular variantes específicas aos tipos de doenças que elas podem causar, podemos priorizar melhor quais genes e vias justificam uma investigação mais profunda. Isso nos ajuda a avançar com mais eficiência da compreensão da biologia para a identificação de possíveis abordagens terapêuticas e, em última análise, adaptar as intervenções ao perfil genômico específico de um indivíduo.”
O artigo é intitulado “Estendendo a utilidade da previsão do efeito variante com modelos específicos do fenótipo”.
Os autores do estudo listados na revista são David Stein, Meltem Es Kars, Baptiste Milisavljevic, Matthew Mort, Peter D. Stenson, Jean-Laurent Casanova, David N. Cooper, Bertrand Boisson, Peng Zhang, Avner Schlesinger e Yuval Etan.
Esta pesquisa foi apoiada pelos institutos nacionais de saúde (NIH) concede R24AI167802 e P01AI186771, financiamento da Fondation Leducq, e Leona M. e Harry B. Helmsley Charitable Trust Grant 2209-05535. Apoio adicional veio das bolsas do NIH R01CA277794, R01HD107528 e R01NS145483. O trabalho também foi parcialmente apoiado pela concessão UL1TR004419 do Clinical and Translational Science Awards (CTSA) do Centro Nacional para o Avanço das Ciências Translacionais, bem como pelo apoio do Escritório de Infraestrutura de Pesquisa do NIH sob os números de prêmio S10OD026880 e S10OD030463.
