{"id":41995,"date":"2025-04-07T16:33:08","date_gmt":"2025-04-07T19:33:08","guid":{"rendered":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/07\/aprendizado-de-maquina-e-algoritmos-estao-sendo-usados-para-identificar-doencas-degenerativas\/"},"modified":"2025-04-07T16:33:08","modified_gmt":"2025-04-07T19:33:08","slug":"aprendizado-de-maquina-e-algoritmos-estao-sendo-usados-para-identificar-doencas-degenerativas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/07\/aprendizado-de-maquina-e-algoritmos-estao-sendo-usados-para-identificar-doencas-degenerativas\/","title":{"rendered":"Aprendizado de m\u00e1quina e algoritmos est\u00e3o sendo usados para identificar doen\u00e7as degenerativas"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

H\u00e1 muitas d\u00e9cadas a ci\u00eancia tenta desvendar o mist\u00e9rio sobre doen\u00e7as degenerativas, mas o avan\u00e7o da tecnologia pode auxiliar os especialistas a entender mais sobre essas patologias. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da It\u00e1lia (ITT), criaram um algoritmo a base de aprendizado de m\u00e1quina para encontrar e estudar prote\u00ednas cerebrais que podem desencadear doen\u00e7as.<\/p>\n

Chamado de catGRANULE 20 ROBOT, essa tecnologia pode identificar alvos moleculares para pesquisas aprofundadas. Esses alvos s\u00e3o basicamente prote\u00ednas diretamente ligadas ao surgimento de doen\u00e7as como Parkinson, Alzheimer e Esclerose Lateral Amiotr\u00f3fica (ELA).<\/p>\n

Em geral, as prote\u00ednas no ambiente celular conseguem criar os chamados condensados biomoleculares, ou seja, um tipo de compartimento emaranhado no interior das c\u00e9lulas e insol\u00favel em \u00e1gua. Esses aglomerados trabalham na regula\u00e7\u00e3o de processos biol\u00f3gicos, na manuten\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es celulares e at\u00e9 mesmo na produ\u00e7\u00e3o de outras prote\u00ednas.<\/p>\n

\"07135733030038
Exemplo de condensado biomolecular (Imagem: Instituto de Tecnologia da It\u00e1lia)<\/figcaption><\/figure>\n

Contudo, certas altera\u00e7\u00f5es no mecanismo de condensados podem fazer com que as prote\u00ednas tenham um \u201cerro\u201d. Esses aglomerados de prote\u00ednas se tornam estruturas s\u00f3lidas e se acumulam na c\u00e9lula, levando \u00e0 morte celular e o surgimento de doen\u00e7as degenerativas<\/strong>. A grande quest\u00e3o \u00e9 que as prote\u00ednas se tornam agregados s\u00f3lidos possivelmente danosos \u00e0 sa\u00fade.<\/p>\n

Algoritmo prev\u00ea muta\u00e7\u00f5es em prote\u00ednas<\/h2>\n

Foi nesse sentido que pesquisadores do ITT, liderados pelo supervisor Gian Gaetano Tartaglia, desenvolveram o catGRANULE 2.0 ROBOT. Com a ajuda do aprendizado de m\u00e1quina, esse algoritmo conseguiria identificar a rela\u00e7\u00e3o entre a muta\u00e7\u00e3o dessas prote\u00ednas e a forma\u00e7\u00e3o dos condensados biomoleculares.<\/p>\n

Para facilitar esse processo, o grupo de pesquisa centrou sua aten\u00e7\u00e3o para o estudo de prote\u00ednas de RNA (\u00e1cido ribonucleico). O catGRANULE analisa as prote\u00ednas, verificando se h\u00e1 altera\u00e7\u00f5es na estrutura de intera\u00e7\u00e3o prote\u00edna-RNA<\/strong>, determinando se ela poderia gerar condensados t\u00f3xicos.<\/p>\n

Todo o estudo \u00e9 baseado no projeto IVBM-4PAP, criado pelo ITT, que visa desenvolver um microsc\u00f3pio In-Vivo Brillouin. Essa \u00e9 uma ferramenta que pode identificar novos alvos para o tratamento de doen\u00e7as neurodegenerativas. Enquanto o microsc\u00f3pio \u00e9 de fato, uma ferramenta, o catGRANULE \u00e9 uma base computacional para gerar previs\u00f5es te\u00f3ricas sobre as muta\u00e7\u00f5es das prote\u00ednas.<\/p>\n

\"07135503249034
Algoritmo analisa as sequ\u00eancias de amino\u00e1cidos para fornecer os resultados (Imagem: GettyImages)<\/figcaption><\/figure>\n

O objetivo dos cientistas \u00e9 que ao utilizar essas ferramentas baseadas em aprendizado de m\u00e1quina, seja poss\u00edvel identificar previamente a forma\u00e7\u00e3o das patologias e desenvolver tratamentos terap\u00eauticos para desacelerar a progress\u00e3o dessas doen\u00e7as.<\/strong><\/p>\n

Uso de machine learning aumenta na ci\u00eancia<\/h2>\n

Essa n\u00e3o \u00e9 exatamente a primeira vez que a ci\u00eancia usa aprendizado de m\u00e1quina para estudar essas prote\u00ednas. Pesquisadores do Whitehead Institute, especializado no estudo de doen\u00e7as, criaram o algoritmo ProtGPS.<\/strong><\/p>\n

Similar ao catGRANULE, o ProtGPS prev\u00ea e gera informa\u00e7\u00f5es sobre a localiza\u00e7\u00e3o das prote\u00ednas. Para treinar a tecnologia, os cientistas alimentaram o algoritmo com dados de mais de 200 mil prote\u00ednas com muta\u00e7\u00f5es associadas a doen\u00e7as degenerativas.<\/p>\n

Para saber mais sobre o uso de IA e aprendizado na ci\u00eancia, basta ficar ligado no site do TecMundo<\/strong>. Ali\u00e1s, um novo estudo cient\u00edfico aponta que a intelig\u00eancia artificial e a intelig\u00eancia humana n\u00e3o pensam da mesma forma.\u00a0<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

H\u00e1 muitas d\u00e9cadas a ci\u00eancia tenta desvendar o mist\u00e9rio sobre doen\u00e7as degenerativas, mas o avan\u00e7o da tecnologia pode auxiliar os especialistas a entender mais sobre essas patologias. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da It\u00e1lia (ITT), criaram um algoritmo a base de aprendizado de m\u00e1quina para encontrar e estudar prote\u00ednas cerebrais que podem desencadear doen\u00e7as. Chamado de catGRANULE 20 ROBOT, essa tecnologia pode identificar alvos moleculares para pesquisas aprofundadas. Esses alvos s\u00e3o basicamente prote\u00ednas diretamente ligadas ao surgimento de doen\u00e7as como Parkinson, Alzheimer e Esclerose Lateral Amiotr\u00f3fica (ELA). Em geral, as prote\u00ednas no ambiente celular conseguem criar os chamados condensados biomoleculares, ou seja, um tipo de compartimento emaranhado no interior das c\u00e9lulas e insol\u00favel em \u00e1gua. Esses aglomerados trabalham na regula\u00e7\u00e3o de processos biol\u00f3gicos, na manuten\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es celulares e at\u00e9 mesmo na produ\u00e7\u00e3o de outras prote\u00ednas. Exemplo de condensado biomolecular (Imagem: Instituto de Tecnologia da It\u00e1lia) Contudo, certas altera\u00e7\u00f5es no mecanismo de condensados podem fazer com que as prote\u00ednas tenham um \u201cerro\u201d. Esses aglomerados de prote\u00ednas se tornam estruturas s\u00f3lidas e se acumulam na c\u00e9lula, levando \u00e0 morte celular e o surgimento de doen\u00e7as degenerativas. A grande quest\u00e3o \u00e9 que as prote\u00ednas se tornam agregados s\u00f3lidos possivelmente danosos \u00e0 sa\u00fade. Algoritmo prev\u00ea muta\u00e7\u00f5es em prote\u00ednas Foi nesse sentido que pesquisadores do ITT, liderados pelo supervisor Gian Gaetano Tartaglia, desenvolveram o catGRANULE 2.0 ROBOT. Com a ajuda do aprendizado de m\u00e1quina, esse algoritmo conseguiria identificar a rela\u00e7\u00e3o entre a muta\u00e7\u00e3o dessas prote\u00ednas e a forma\u00e7\u00e3o dos condensados biomoleculares. Para facilitar esse processo, o grupo de pesquisa centrou sua aten\u00e7\u00e3o para o estudo de prote\u00ednas de RNA (\u00e1cido ribonucleico). O catGRANULE analisa as prote\u00ednas, verificando se h\u00e1 altera\u00e7\u00f5es na estrutura de intera\u00e7\u00e3o prote\u00edna-RNA, determinando se ela poderia gerar condensados t\u00f3xicos. Todo o estudo \u00e9 baseado no projeto IVBM-4PAP, criado pelo ITT, que visa desenvolver um microsc\u00f3pio In-Vivo Brillouin. Essa \u00e9 uma ferramenta que pode identificar novos alvos para o tratamento de doen\u00e7as neurodegenerativas. Enquanto o microsc\u00f3pio \u00e9 de fato, uma ferramenta, o catGRANULE \u00e9 uma base computacional para gerar previs\u00f5es te\u00f3ricas sobre as muta\u00e7\u00f5es das prote\u00ednas. Algoritmo analisa as sequ\u00eancias de amino\u00e1cidos para fornecer os resultados (Imagem: GettyImages) O objetivo dos cientistas \u00e9 que ao utilizar essas ferramentas baseadas em aprendizado de m\u00e1quina, seja poss\u00edvel identificar previamente a forma\u00e7\u00e3o das patologias e desenvolver tratamentos terap\u00eauticos para desacelerar a progress\u00e3o dessas doen\u00e7as. Uso de machine learning aumenta na ci\u00eancia Essa n\u00e3o \u00e9 exatamente a primeira vez que a ci\u00eancia usa aprendizado de m\u00e1quina para estudar essas prote\u00ednas. Pesquisadores do Whitehead Institute, especializado no estudo de doen\u00e7as, criaram o algoritmo ProtGPS. Similar ao catGRANULE, o ProtGPS prev\u00ea e gera informa\u00e7\u00f5es sobre a localiza\u00e7\u00e3o das prote\u00ednas. Para treinar a tecnologia, os cientistas alimentaram o algoritmo com dados de mais de 200 mil prote\u00ednas com muta\u00e7\u00f5es associadas a doen\u00e7as degenerativas. Para saber mais sobre o uso de IA e aprendizado na ci\u00eancia, basta ficar ligado no site do TecMundo. Ali\u00e1s, um novo estudo cient\u00edfico aponta que a intelig\u00eancia artificial e a intelig\u00eancia humana n\u00e3o pensam da mesma forma.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":41996,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[37],"tags":[],"class_list":["post-41995","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41995","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41995"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41995\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41996"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41995"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41995"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41995"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}