Avanços na Descoberta de Medicamentos Usando Zebrafish e Aprendizado de Máquina

O estudo de como os medicamentos afetam o sistema nervoso central (SNC) é complexo. Mesmo remédios que estão por aí há bastante tempo, tipo a cetamina, não têm uma compreensão clara de como funcionam. Isso se deve, em parte, aos caminhos intricados envolvidos no sistema nervoso dos vertebrados. Muitos medicamentos nessa área influenciam múltiplos alvos, o que dificulta o desenvolvimento de drogas que atuem em apenas um alvo.

Para enfrentar esses desafios, os pesquisadores usam um método chamado Triagem Fenotípica. Essa técnica ajuda a identificar como diferentes compostos interagem com vários alvos no corpo. Analisando os efeitos desses compostos em sistemas modelo com maior complexidade biológica, os pesquisadores podem obter insights valiosos. O uso de zebrafish larvais ficou popular para esse propósito, já que permitem testar milhares de compostos rapidamente e têm genética e estruturas do SNC parecidas com as dos humanos.

A triagem fenotípica em zebrafish mostra potencial para descobrir novas drogas. Mas analisar a grande quantidade de dados comportamentais coletados dessas triagens pode ser complicado. Os vídeos capturados durante os experimentos têm uma montanha de informações sobre como os peixes reagem a diferentes estímulos. Os métodos tradicionais para avaliar esses dados geralmente têm dificuldade em detectar mudanças comportamentais sutis.

#Processo de Triagem

No processo de triagem, os zebrafish larvais são colocados em placas de 96 poços e expostos a vários medicamentos. Os pesquisadores observam suas reações a diferentes estímulos, como sons e luzes coloridas. O comportamento dos peixes é gravado em vídeo, que é analisado depois para calcular um "índice de movimento" (IM) que representa o movimento ao longo do tempo.

Diferentes métodos para avaliar esses dados de séries temporais do IM podem produzir resultados variados. Por exemplo, comparações simples usando distância de correlação podem não ser eficazes para distinguir mudanças comportamentais sutis. Os peixes costumam mostrar respostas complexas que não são facilmente capturadas de maneira direta. Métricas tradicionais tratam todas as partes dos quadros de vídeo igualmente, sem considerar a importância de movimentos significativos.

Para melhorar a análise desses dados, os pesquisadores recorreram a técnicas de aprendizado profundo conhecidas como Redes Neurais Gêmeas (twin-NNs). Esses modelos conseguem aprender a diferenciar entre várias respostas comportamentais de forma mais eficaz, focando nos aspectos dos dados que realmente importam para entender os efeitos de diferentes medicamentos.

#Usando Redes Neurais Gêmeas

Em um estudo recente, os pesquisadores usaram uma biblioteca de cerca de 650 medicamentos para treinar as twin-NNs e conectá-las às mudanças comportamentais que induzem nos zebrafish. Esses modelos foram projetados para capturar melhor as nuances do comportamento induzido por cada droga, permitindo uma identificação mais precisa dos compostos eficazes.

Ao juntar zebrafish larvais com técnicas de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguem analisar grandes conjuntos de dados de maneira mais eficiente. As twin-NNs distinguem pares positivos (onde duas amostras vêm do mesmo remédio) de pares negativos (amostras de remédios diferentes). Em termos mais simples, o modelo aprende a avaliar quão semelhantes são as respostas com base nos medicamentos dados, melhorando todo o processo de descoberta de medicamentos.

A investigação revelou que os métodos tradicionais, como distâncias de correlação ou euclidiana, geralmente falhavam ao lidar com dados comportamentais complexos. Os modelos twin-NN, no entanto, mostraram uma habilidade notável para identificar réplicas de medicamentos de forma eficaz e até podiam distinguir entre remédios com diferenças sutis nos efeitos.

#Desafios na Análise de Dados

Apesar das vantagens dos modelos twin-NN, os pesquisadores enfrentaram alguns desafios durante os experimentos. Um problema significativo foi que os modelos às vezes aprendiam a depender de "aprendizado por atalho", onde eles exploravam padrões não intencionais nos dados em vez de realmente entender as relações subjacentes. Por exemplo, se os medicamentos estavam consistentemente localizados nas mesmas áreas das placas, o modelo poderia se apegar a essa informação em vez dos reais efeitos do medicamento.

Para superar isso, os pesquisadores decidiram realizar uma segunda triagem com uma configuração randomizada. Dessa vez, as posições dos medicamentos foram misturadas, eliminando possíveis vieses do layout. Com essa abordagem, eles conseguiram coletar dados mais confiáveis e garantir que os modelos aprendessem os efeitos genuínos dos medicamentos em vez de artefatos do design experimental.

#Desenvolvendo um Design Experimental Robusto

A nova configuração experimental permitiu uma análise mais precisa. Usando uma abordagem randomizada, os pesquisadores puderam eliminar fatores de confusão que poderiam enganar os modelos de aprendizado. Os modelos twin-NN treinados no novo conjunto de dados ainda se saíram excepcionalmente bem, superando as métricas tradicionais de distância na distinção entre diferentes medicamentos.

Além disso, a triagem refinada possibilitou a identificação de respostas comportamentais que antes eram negligenciadas. Isso foi crucial para melhorar a qualidade geral dos esforços de descoberta de medicamentos e garantir que os modelos pudessem generalizar entre diferentes conjuntos de dados.

#Construindo o Behaviorome

Usando os dados fenotípicos derivados do modelo twin-NN, os pesquisadores construíram um "behaviorome"-uma representação visual de como os medicamentos se relacionam com base nos comportamentos que induzem em zebrafish. Esse mapeamento fornece uma visão abrangente das semelhanças e diferenças entre os medicamentos, oferecendo novos insights sobre efeitos terapêuticos potenciais e oportunidades de reaproveitamento de medicamentos.

O behaviorome destacou grupos distintos de medicamentos que compartilham mecanismos de ação semelhantes, enquanto também revelou áreas que merecem mais investigação. Por exemplo, medicamentos dentro de certas classes terapêuticas frequentemente se agrupavam, sugerindo que poderiam atuar por meio de vias biológicas relacionadas.

#Descobrindo Compostos Novos

Um dos resultados empolgantes dessa pesquisa foi a identificação bem-sucedida de novos compostos com efeitos neuroativos. Ao comparar as distâncias aprendidas de medicamentos conhecidos com uma biblioteca de compostos novos, a equipe pôde prever quais novos compostos poderiam exibir efeitos comportamentais semelhantes aos dos medicamentos estabelecidos.

Os pesquisadores usaram uma ferramenta para prever os potenciais mecanismos de ação desses novos compostos. Ao encontrar conexões entre os compostos e seus efeitos previstos, conseguiram avaliar melhor a relevância das novas descobertas.

Em experimentos testando os compostos novos selecionados, vários mostraram potencial em se ligar a receptores humanos relacionados a efeitos neuroativos, confirmando a utilidade da métrica de distância aprendida na identificação de compostos ativos.

#Validação Experimental Prospectiva

A seguir, os pesquisadores buscaram validar suas previsões experimentalmente. Um conjunto de compostos novos selecionados foi testado em um ambiente de laboratório para determinar quão bem se ligariam a receptores específicos em humanos. Esse passo foi crucial para confirmar que as previsões feitas pelos modelos de aprendizado de máquina se traduzissem em efeitos do mundo real.

Os testes revelaram que uma porcentagem significativa dos compostos novos exibiu afinidades de ligação significativas. Essa alta taxa de acerto destaca a eficácia do uso de triagens comportamentais com zebrafish combinadas com técnicas modernas de aprendizado de máquina para a descoberta de medicamentos.

#Conclusão

Essa pesquisa ilustra o potencial de usar modelos de aprendizado profundo em combinação com triagens comportamentais de zebrafish de alta replicação para identificar novos compostos neuroativos. A abordagem oferece insights sobre dados farmacológicos complexos e promove uma melhor compreensão de como diferentes medicamentos interagem com sistemas biológicos.

Embora desafios como o aprendizado por atalho existam, refinamentos no design experimental levaram a resultados mais confiáveis, abrindo caminho para futuras aplicações na descoberta e desenvolvimento de medicamentos. Essa metodologia pode servir como uma ferramenta poderosa para descobrir novos agentes terapêuticos e elucidar os mecanismos pelos quais atuam no sistema nervoso central.

No geral, a integração de fenotipagem comportamental com técnicas avançadas de aprendizado de máquina tem um grande potencial para avançar nossa compreensão sobre medicamentos neuroativos e melhorar o processo de descoberta de medicamentos. À medida que as metodologias continuam a evoluir, o potencial para descobrir terapias inovadoras para condições neurológicas permanece vasto e empolgante.