O Santo Graal dos avanços médicos é ser capaz de criar órgãos a partir das próprias células. Mas para isso os pesquisadores precisam organizar as células-tronco em padrões previsíveis, o que tem sido bastante complicado.

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A impressão 3D é uma abordagem adotada pelos pesquisadores para criar órgãos nas formas desejadas, mas outra nova se baseia na modelagem computacional e pode ser capaz de superar os desafios do passado.

O aprendizado de máquina pode ajudar a cultivar órgãos fora da placa de Petri

Cientistas do Gladstone Institutes e da Universidade de Boston criam um modelo computacional para fazer com que as células-tronco se formem nas formas que desejam. Um dia, a técnica poderia ser usada para criar órgãos. O trabalho deles foi publicado na revista Cell Systems.

Pesquisadores de todo o mundo têm usado células-tronco pluripotentes induzidas ou IPS, que são semelhantes às células-tronco encontradas em um embrião, para desenvolver órgãos em placas de Petri. Essas hastes podem ser moldadas e moldadas para se tornarem corações e até cérebros. Eles já estão sendo usados em transplantes e para modelar doenças. Mas eles não são o mesmo que criar um órgão tridimensional e funcional.

“Apesar da importância da organização para o funcionamento dos tecidos, nós, cientistas, tivemos dificuldade em criar tecidos em um prato com células-tronco”, disse Ashley Libby, estudante de graduação no Programa de Biologia de Desenvolvimento e Biologia Celular de Células-Tronco da UC San Francisco e co-primeira autora de o novo artigo, que trabalhou no projeto com David Joy, um estudante de pós-graduação no Programa Conjunto de Pós-Graduação em Bioengenharia da UC Berkeley e da UC San Francisco (BioE). “Em vez de um tecido organizado, geralmente temos uma mistura desorganizada de diferentes tipos de células”.

Pesquisadores confiam no sistema de edição de genes CRISPR/Cas9

Isso fez com que os pesquisadores se perguntassem se poderiam prever o arranjo exato das células, aplicando seu entendimento de que o bloqueio da expressão de dois genes diferentes altera o layout das células iPS em uma placa de Petri. Mas testar todas as combinações levaria muito tempo, então as pesquisas se uniram ao Belta Lab para criar um modelo de computação.

Os pesquisadores usaram um sistema de edição de genes CRISPR/Cas9 e realizaram diferentes experimentos. Os dados foram inseridos em um programa de aprendizado de máquina projetado para identificar padrões dentro dos dados.

“O poder desse modelo é que ele pode gerar milhares de pontos de dados simulando coisas que levaria meses para eu fazer em um laboratório”, disse Libby. As simulações fornecem um conjunto de condições que podem levar ao arranjo das células que eles desejam. Após testar os arranjos, descobriram que o sistema de aprendizado de máquina estava correto.

“Fiquei impressionado quando vi os resultados”, disse Bruce Conklin, um pesquisador sênior da Gladstone que também trabalhou no novo estudo. “Modelar o comportamento das células é o Santo Graal da biologia e este artigo dá um importante passo adiante para fazer isso”.

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