Tecnologia inovadora calcula milhares de conformações de DNA, revolucionando a pesquisa genética
Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) publicaram recentemente uma técnica que usa inteligência artificial generativa para determinar rapidamente as estruturas tridimensionais do genoma humano. A abordagem permite prever milhares de conformações genômicas em minutos, superando métodos experimentais tradicionais que podem levar semanas.
Cada célula humana contém a mesma sequência genética, mas apenas alguns genes são expressos em cada tipo celular, influenciados pela configuração 3D do material genético. A nova técnica visa facilitar o estudo de como essa organização afeta a expressão gênica e as funções celulares.
“Queríamos prever a estrutura tridimensional do genoma a partir da sequência de DNA”, explica Bin Zhang, professor associado de química e autor sênior do estudo. “Agora, podemos abrir muitas oportunidades interessantes.”
O modelo, chamado ChromoGen, combina aprendizado profundo com IA generativa para analisar sequências de DNA e dados de acessibilidade cromatínica específicos de cada célula. Treinado em milhões de conformações de cromatina, o ChromoGen gera várias estruturas possíveis para uma mesma sequência, refletindo a natureza dinâmica do DNA.
“A IA nos permite analisar longos segmentos de DNA e identificar informações importantes codificadas nas sequências”, destaca Zhang.
A velocidade é um grande benefício. “Enquanto métodos como o Hi-C podem levar uma semana para processar uma única célula, nosso modelo prevê mil estruturas em uma região específica em 20 minutos usando uma GPU”, afirma Greg Schuette, coautor do estudo.
O ChromoGen também faz previsões precisas para diferentes tipos celulares, sugerindo que pode analisar variações nas estruturas da cromatina e suas influências funcionais.
O modelo abre caminho para explorar como mutações em sequências de DNA podem alterar a conformação da cromatina e causar doenças. “Há muitas questões que podemos abordar com este modelo”, acrescenta Zhang.
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