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Cientistas da escola de medicina Duke-NUS, em Singapura, desenvolveram duas ferramentas computacionais que podem mudar a maneira como pesquisadores estudam a comunicação celular dentro do corpo humano.
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As ferramentas, chamadas sCCIgen e QuadST, ajudam os especialistas a compreenderem tanto a localização das células quanto a forma com que elas se comunicam por meio de atividade genética e sinais químicos.
Como funcionam as ferramentas?
O sCCIgen foi divulgado na revista Genome Biology como o primeiro simulador capaz de gerar tecidos virtuais realistas que capturam completamente a localização, a atividade genética e a rede de comunicação das células.
Já o QuadST, demonstrado na revista Genome Research, é capaz de detectar sinais de comunicação intercelular a partir de dados de transcriptômica espacial (tecnologia que revela a atividade dos genes no lugar exato onde as células estão no tecido), mostrando os genes que se alteram conforme as células interagem em tecidos saudáveis e doentes.
A importância de entender a comunicação entre células
As células trocam sinais constantemente para manter o corpo saudável, mas falhas nessa comunicação podem levar a doenças, como o mal de Alzheimer — quando a falha ocorre em células nervosas —, ou permitir que células cancerígenas enganem o sistema imunológico. Entender como essas mensagens celulares funcionam é um dos principais objetivos da pesquisa biomédica.
Apesar da importância, o estudo da comunicação celular vem sendo bastante difícil. Os experimentos tradicionais da área sofrem com problemas em capturar as interações entre as células em seus tecidos naturais. A transcriptômica espacial vem alterando esse cenário.
A precisão na localização das células abre a possibilidade aos cientistas de fazerem um mapa detalhado da organização celular e da atividade gênica no tecido. Apesar da quantidade de informações que esses mapas contêm, sua complexidade dificulta que ferramentas computacionais os analisem de forma confiável.
Avanços do sCCIgen e do QuadST
Um obstáculo nas pesquisas sobre comportamento celular é a falta de confiança nos dados coletados. Os pesquisadores dificilmente têm certeza de quais células estão realmente interagindo, o que atrapalha a confirmação de que os sinais detectados pelas ferramentas são corretos.
A ferramenta sCCIgen preenche essa lacuna. Ao gerar tecidos virtuais realistas que especificam a localização da célula, sua atividade genética e suas interações. Esses dados virtuais permitem que os cientistas testem a precisão de seus métodos de coleta de dados, ou seja, o sCCIgen funciona como um “laboratório de testes”.
“Assim como os simuladores de voo para pilotos, o sCCIgen proporciona aos cientistas um ambiente controlado para testar a precisão de suas ferramentas computacionais. Isso ajudará a acelerar as descobertas nas áreas de câncer, imunologia e neurociência”, disse Xiaoyu Song, do Centro de Medicina Quantitativa da Duke-NUS.
Já o QuadST analisa dados de tecidos reais para revelar quais genes e tipos celulares estão se comunicando. Diferente de métodos anteriores que deixavam frequentemente de detectar interações importantes porque dependiam da estimativa de como as células interagem.
A ferramenta melhora essa análise ao modelar como a atividade genética muda gradualmente conforme a distância entre dois tipos de células. Além do fato da ferramenta ter sido desenvolvida para lidar com dificuldades comuns da área, como dados incompletos e ruídos.
O professor-associado Song explica: “As células vivem em vizinhanças movimentadas. Elas não enviam sinais aleatoriamente, mas respondem ao que suas vizinhas estão fazendo. O QuadST nos ajuda a rastrear essas interações com precisão. Ele mostra quais genes estão mudando devido à comunicação celular, em vez de por acaso, ajudando os pesquisadores a descobrir mecanismos ocultos de doenças que eram muito difíceis de detectar antes.”
A equipe de pesquisadores da Duke-NUS planeja expandir o sCCIgen para também simular proteínas e outras interações moleculares, além de usar o QuadST para criar um banco de dados de referência com genes envolvidos na comunicação entre células. Esse recurso deve ajudar cientistas a comparar resultados entre diferentes tecidos e doenças, acelerar descobertas e apoiar o desenvolvimento de tratamentos mais precisos.
