Pesquisadores da Escola de Medicina de Harvard e do Centro de Regulação Genômica, em Barcelona, desenvolveram o popEVE, um modelo de inteligência artificial capaz de identificar mutações genéticas associadas a doenças raras a partir da análise de dados evolutivos de centenas de milhares de espécies. O estudo foi publicado em 24 de novembro na revista Nature Genetics.
Modelo supera concorrentes e revela novos genes candidatos
Testado em mais de 31 mil casos envolvendo crianças com distúrbios graves de desenvolvimento, o popEVE identificou corretamente a variante mais prejudicial em 98% das situações, superando outras ferramentas, como o AlphaMissense, da DeepMind.
Os pesquisadores também descobriram 123 genes candidatos a doenças antes desconhecidos, sendo que 104 apareceram em apenas um ou dois pacientes — algo que exige análises de alta sensibilidade.
A ferramenta combina dados evolutivos, que mostram quais regiões de proteínas humanas são essenciais, com informações populacionais do UK Biobank e do gnomAD, revelando quais mutações aparecem em indivíduos saudáveis.
Diagnóstico sem DNA dos pais
Segundo a pesquisadora Mafalda Dias, do Centre for Genomic Regulation, uma das limitações do diagnóstico genético atual é a necessidade de amostras de DNA dos pais — o chamado sequenciamento em trio.
“As clínicas nem sempre têm acesso ao DNA parental e muitos pacientes vêm sozinhos”, explicou. “O popEVE pode ajudar esses médicos a identificar mutações causadoras de doenças, e já estamos vendo isso em colaborações com clínicas.”
A capacidade de funcionar apenas com o material genético do paciente facilita diagnósticos em regiões com menos recursos e reduz custos.
Menos vieses para populações sub-representadas
Um diferencial do popEVE é a redução de vieses associados à ancestralidade. Bancos de dados genéticos globais são majoritariamente compostos por pessoas de origem europeia, o que pode gerar interpretações imprecisas para pacientes de outras origens.
O pesquisador Jonathan Frazer destaca:
“Ninguém deveria receber um resultado assustador apenas porque sua comunidade não está bem representada em bancos de dados. O popEVE ajuda a corrigir esse desequilíbrio.”
O modelo avalia mutações missense — alterações que trocam um único aminoácido — e não substitui a análise clínica. Hoje, metade dos pacientes com doenças raras nunca recebe um diagnóstico conclusivo.
