Aprendizado profundo revoluciona estudo do coração de moscas, trazendo insights para doenças humanas

São PauloCientistas da Universidade do Alabama em Birmingham avançaram significativamente no estudo dos corações de moscas-das-frutas utilizando aprendizado profundo e microscópios de vídeo rápidos. Esta inovação pode ser crucial para a pesquisa de doenças cardíacas em humanos.

Moscas de fruta são fundamentais para o estudo de doenças cardíacas humanas. Elas ajudam os cientistas a investigar o envelhecimento do coração e condições que o enfraquecem. Anteriormente, avaliar a função cardíaca dessas moscas exigia que as pessoas identificassem manualmente os momentos em que o coração estava mais expandido ou contraído, um processo demorado e frequentemente impreciso.

Pesquisadores revolucionam estudo cardíaco com uso de deep learning

Os pesquisadores utilizaram o deep learning para transformar a forma como estudam os corações. Este método automatizado permite analisar centenas de corações simultaneamente, tornando o processo mais rápido e reduzindo erros. Girish Melkani, Ph.D., do Departamento de Patologia da UAB, afirma que essa abordagem oferece inúmeros benefícios.

• Análises mais rápidas
• Menos erros humanos
• Capacidade de analisar mais regiões do coração
• Escalabilidade para centenas de corações

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O novo método auxilia cientistas a entenderem melhor como fatores ambientais e genéticos influenciam no envelhecimento do coração e nas doenças cardíacas. Melkani pretende usar essa tecnologia para estudar problemas cardíacos em animais como zebrafishes e camundongos. Essa técnica também poderá ser empregada para analisar modelos cardíacos humanos, fornecendo informações valiosas sobre a saúde do coração.

O modelo consegue prever com precisão o envelhecimento do coração. Utilizando métodos para medir a incerteza, a acurácia dessas previsões pode ser melhorada. Doença cardíaca é uma das principais causas de morte nos Estados Unidos. Portanto, ter ferramentas precisas para estudar a função cardíaca em animais é crucial.

A equipe de pesquisa avaliou a precisão do seu modelo comparando o desempenho cardíaco de moscas-das-frutas envelhecidas e em uma condição chamada cardiomiopatia dilatada, induzida pela redução da enzima oxoglutarato desidrogenase no ciclo TCA. No estudo sobre envelhecimento, eles treinaram o modelo com dados de 54 corações e validaram os resultados com um conjunto de dados de 177 corações. O modelo mostrou com precisão as mudanças esperadas no desempenho cardíaco à medida que as moscas envelheciam.

Melkani explica que a plataforma de deep learning deles pode operar em hardwares comuns de consumo. O código desenvolvido calcula medições importantes do coração, como os diâmetros/intervalos diastólicos e sistólicos, encurtamento fracional, fração de ejeção, período/ritmo cardíaco e irregularidades no batimento cardíaco.