Spin-off da TUM: Utilização da inteligência artificial para localizar proteínas
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Mais rápida, melhor e idealmente adaptada a cada indivíduo: a medicina do futuro tem como objetivo fornecer diagnósticos e planos de tratamento precisos. A interação das proteínas desempenha um papel fundamental neste contexto. Para compreender esta interação, é necessário analisar conjuntos de dados grandes e de alta qualidade da forma mais eficiente possível. O MSAID, um spin-off da Universidade Técnica de Munique (TUM), desenvolveu um software alimentado por IA que pode fazer isso mesmo para amostras complexas.
Algumas ideias não desistem. Foi o caso de uma equipa da Cátedra de Proteómica e Bioanalítica do Professor Bernhard Küsters da TUM. Com base num projeto de investigação, os cientistas desenvolveram um protótipo de software para determinar que proteínas estão presentes numa amostra, quando e em que quantidades aparecem, e o que fazem. Uma melhor compreensão destes processos poderá permitir avanços médicos no diagnóstico e tratamento de doenças.
"O nosso protótipo já superava as abordagens existentes, tanto na qualidade como na quantidade de proteínas identificadas. Estávamos determinados a fazer avançar este desenvolvimento e a torná-lo acessível a investigadores e instituições de todo o mundo", afirma Mathias Wilhelm, Professor de Espectrometria de Massa Computacional na Escola de Ciências da Vida da TUM. Mathias Wilhelm e Bernhard Küster já tinham fundado uma empresa juntos e decidiram dar o salto novamente. Juntamente com Martin Frejno, Daniel Zolg, Siegfried Gessulat e Tobias Schmidt, fundaram a MSAID em 2019, uma startup especializada em modelos de aprendizagem profunda para a investigação de proteínas. Todos os fundadores estudaram, fizeram o seu doutoramento ou trabalharam na TUM.
Um banco de dados para "impressões digitais" moleculares geradas por IA
Desde 2022, a MSAID comercializa um sucessor patenteado do software cujo protótipo deu origem à fundação da empresa. Este software simplifica a análise de grandes e complexos conjuntos de dados. O diretor de operações da MSAID, Daniel Zolg, compara a abordagem à identificação de impressões digitais: "Cada proteína é constituída por diferentes péptidos, cada um com a sua impressão digital específica. Podemos tornar visíveis as impressões digitais de uma amostra utilizando um espetrómetro de massa. Mas a qualidade destas impressões digitais nem sempre é boa - muitas vezes só temos uma impressão parcial de um péptido e, por vezes, até se sobrepõem. Isto torna mais difícil dizer que medida corresponde a que péptido. É um pouco como tentar analisar as impressões digitais numa maçaneta que foi tocada por muitas pessoas diferentes".
A análise manual de quantidades tão grandes de dados já não é possível. Afinal de contas, os seres humanos são compostos por mais de 20 000 proteínas diferentes. Por isso, os fundadores aproveitam os pontos fortes da IA na simulação de padrões: um algoritmo compara os resultados das medições com uma espécie de "base de dados de péptidos" que contém padrões gerados pela IA e criados pela equipa. Estes padrões correspondem aos produzidos pelos péptidos durante a análise baseada na espetrometria de massa. E mais: podem mesmo ser utilizados para prever que padrões surgirão quando diferentes péptidos se sobrepõem.
"Utilizando a nossa abordagem, podemos melhorar substancialmente a identificação de proteínas em amostras complexas como tecidos e plasma, quantificar melhor as suas quantidades e reduzir os passos manuais. O nosso software também permite que análises que, de outra forma, demorariam várias semanas, sejam concluídas em apenas alguns dias", afirma Martin Frejno, Diretor Executivo da MSAID. "Isto abre novos caminhos para a deteção precoce de doenças, medicina personalizada e desenvolvimento de medicamentos."
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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