Milhares de agentes de IA trabalhando em paralelo podem vasculhar anos de dados experimentais e sinalizar conexões biológicas que pesquisadores humanos levariam meses para encontrar. Essa é a afirmação central de um novo projeto da OpenAI, PerturbAI e Scripps Research, que usou agentes com tecnologia GPT-Rosalind para analisar dados de milhões de células cerebrais de camundongos em apenas 32 minutos.
Como os agentes de IA analisam um atlas CRISPR de cérebro inteiro?
Os agentes trabalharam com um atlas CRISPR de cérebro inteiro, um conjunto de dados que mostra como a interrupção de genes individuais afeta diferentes tipos de células em todo o cérebro de camundongos. Cada agente ficou responsável por uma interrupção genética, analisou a resposta celular, pesquisou a literatura científica e propôs explicações para o que observou. Os relatórios foram então reunidos no que a equipe chama de atlas de raciocínio, que relaciona genes, efeitos celulares, publicações relevantes e possíveis mecanismos biológicos.
A abordagem trata de um problema crescente na biologia. Pesquisadores agora conseguem alterar milhares de genes e medir os efeitos em milhões de células, mas os resultados só são úteis se os cientistas puderem relacioná-los com décadas de pesquisas dispersas. Sarah Teichmann, catedrática de medicina de células-tronco da Universidade de Cambridge e cofundadora do Atlas Celular Humano, disse que o objetivo é ajudar outros cientistas a encontrar o que os pesquisadores originais não anteciparam.
“Construímos atlas celulares para que outros cientistas possam fazer descobertas que ainda não imaginamos”, disse Teichmann. “A IA pode ajudar mais pesquisadores a explorar esses recursos e transformar observações inesperadas em novas perguntas a serem testadas.”
A equipe de pesquisa estimou que um esforço humano comparável, realizado uma perturbação de cada vez, levaria de meses a um ano. Os agentes reproduziram descobertas de análises humanas anteriores e identificaram pistas adicionais. Seus julgamentos sobre novidade e valor científico coincidiram com os de especialistas humanos em avaliações cegas.
Um par de genes com efeitos diferentes
Algumas das descobertas mais úteis vieram de detalhes que fugiam das perguntas que o experimento original fora planejado para responder. Os agentes sinalizaram uma diferença entre Tsc1 e Tsc2, dois genes que atuam em conjunto para controlar o mTOR, um importante regulador do crescimento celular, do metabolismo e do envelhecimento. A interrupção de qualquer um dos genes teve efeitos semelhantes em vários grupos de neurônios. No cerebelo, responsável por coordenar movimentos, porém, a interrupção de Tsc2 alterou a atividade de dezenas de genes envolvidos na comunicação neuronal, enquanto a interrupção de Tsc1 produziu pouca mudança.
Essa diferença pode ser importante para pacientes. Em pessoas com esclerose tuberosa, anormalidades cerebelares estão fortemente ligadas a mutações em TSC2. Medicamentos que reduzem a atividade do mTOR podem tratar certos tumores cerebrais e convulsões, mas as dificuldades de aprendizagem e comportamentais associadas à doença continuam difíceis de abordar. Nowakowski, professor associado de cirurgia neurológica da UCSF, disse que o trabalho dos agentes aponta para grupos celulares e mudanças específicas que merecem investigação, o que oferece aos pesquisadores um conjunto mais restrito de perguntas para testar em laboratório.
Os agentes também identificaram uma possível ligação entre a regulação do colesterol e a neurodegeneração. No atlas CRISPR, a interrupção de Dctn1, um gene envolvido no transporte de carga dentro dos neurônios, aumentou a expressão de genes que produzem colesterol. Os agentes relacionaram esse resultado com pesquisas que sugerem que problemas no transporte de colesterol podem levar as células a produzir mais dele. Mutações na versão humana do gene, DCTN1, causam a síndrome de Perry, uma doença neurodegenerativa com sintomas semelhantes aos do Parkinson.
Essa conexão levou a uma pergunta testável: a interrupção de DCTN1 poderia alterar a forma como o colesterol se distribui dentro dos neurônios, e essas mudanças poderiam contribuir para a neurodegeneração? Se sim, restaurar a distribuição normal poderia ajudar a proteger os neurônios? Especialistas humanos que analisaram a hipótese a descreveram como inédita, relevante e digna de acompanhamento.
Um único agente conseguiria fazer o mesmo trabalho?
Um único agente de IA conseguiria igualar uma equipe distribuída?
A equipe também testou se um único agente, com acesso a todo o conjunto de dados, poderia ter o mesmo desempenho do grupo distribuído. Mantendo o modelo e os recursos fixos, constataram que o agente único pesquisou menos a literatura à medida que a carga de trabalho aumentava. Na carga mais alta, ele citou apenas 11 referências, enquanto os agentes distribuídos citaram mais de 700. Em comparações cegas, especialistas humanos preferiram os relatórios dos agentes distribuídos em 75% das vezes.
Cientistas têm tempo limitado e costumam concentrar-se nos sinais mais fortes de seus dados. Agentes distribuídos podem examinar uma gama mais ampla de respostas, incluindo as sutis ou inesperadas, e relacioná-las com a literatura. Executar muitos agentes ao mesmo tempo permite investigar simultaneamente um grande número de perturbações.
O atlas de raciocínio já está disponível, permitindo que pesquisadores comparem genes relacionados, examinem respostas inesperadas e escolham quais pistas seguir. As empresas apresentaram o trabalho como uma forma de apoiar cientistas, e não de substituí-los. A IA pode ajudar pesquisadores a decidir quais ideias seguir, planejar experimentos e interpretar resultados, afirmou a equipe, com o objetivo de transformar mais informações obtidas em experimentos biológicos em conhecimento capaz de orientar o desenvolvimento de medicamentos melhores.
Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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