O crescimento e o desenvolvimento saudáveis dependem da ativação de milhares de genes no momento certo e no lugar certo. Regiões específicas do DNA ajudam a coordenar esse processo, orientando a produção de enzimas, hormônios, proteínas e outras moléculas que as células precisam para funcionar adequadamente. Quando a ativação genética dá errado, as células podem funcionar mal e contribuir para doenças, incluindo o câncer.
Para compreender melhor as sequências de DNA que controlam esse processo, os pesquisadores do laboratório do professor James T. Kadonaga, da Universidade da Califórnia, em San Diego, concentraram-se em um elemento crítico do DNA conhecido como “iniciador”. O iniciador marca o local onde a informação codificada no gene começa a ser traduzida ou expressa num produto funcional.
AI decodifica a sequência do iniciador
No novo estudo, liderado pelo pesquisador Torey Raine-Carrig, a equipe usou sequenciamento de DNA de alto rendimento para medir a atividade de expressão genética em aproximadamente 500.000 versões diferentes do iniciador.
Os pesquisadores usaram então esses resultados para treinar sistemas de aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial, para identificar padrões específicos de DNA associados ao iniciador. Depois que o modelo decodificou essa assinatura, a equipe procurou sequências nos genes humanos e descobriu que cerca de 60% continham o iniciador.
“Descobriu-se que esses modelos de IA fornecem pela primeira vez previsões robustas da presença ou ausência de um iniciador em um gene humano e, portanto, foram capazes de decodificar o padrão de sequência de bases do DNA do iniciador”, disse Kadonaga, professor do Departamento de Biologia Molecular da UC San Diego, Escola de Ciências Biológicas.
Prevendo os efeitos das mutações no DNA
As descobertas podem ajudar os investigadores a prever como as mutações que afectam o iniciador podem alterar a actividade genética e contribuir para uma variedade de doenças. Os dados do estudo e os modelos de IA também poderiam apoiar o projeto de promotores sintéticos, sequências que podem ativar ou desativar genes com funções adaptadas para fins específicos.
De forma mais ampla, a investigação mostra como as experiências laboratoriais e a inteligência artificial podem ser combinadas para descobrir informações codificadas no ADN humano.
“Globalmente, este trabalho é um passo em frente no uso combinado de experiências laboratoriais e IA para compreender a informação subjacente à sequência de bases de ADN em humanos”, disse Kadonaga. “Afinal, dentro dos seis bilhões de bases de DNA em cada uma de nossas células, existe um código de expressão gênica que especifica quando, onde e em que medida cada um de nossos genes deve ser ativado ou desativado. Se tivéssemos um modelo de IA para todo o código de expressão gênica, seríamos capazes de prever a atividade de cada um dos diferentes tipos de genes em pessoas diferentes. O novo modelo de IA para o iniciador é uma parte pequena, mas importante desse código de expressão gênica, e estou otimista de que iremos expandir o código de expressão gênica humana em um futuro próximo.”
