Ferramenta on-line gratuita facilita a análise de dados genéticos complexos

Maria Fernanda Ziegler | Agência FAPESP – Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e colaboradores desenvolveram uma ferramenta on-line gratuita que promete facilitar a forma como cientistas exploram informações genéticas complexas. O software, chamado CellForgeR, permite que qualquer pesquisador, mesmo os que não têm experiência em programação, consiga analisar dados de expressão gênica em células individuais. A expectativa é que a plataforma, a primeira do tipo desenvolvida no país, amplie a capacidade de investigação na área da saúde e da biologia.

A metodologia por trás do CellForgeR, o sequenciamento de RNA de célula única (single-cell RNA-seq), tem mudado a forma como cientistas enxergam tumores, o cérebro e outros órgãos do corpo humano e animal. Isso acontece porque, em vez de analisar um conjunto de células que formam um tecido, como ocorre nas técnicas tradicionais de sequenciamento genético, ela consegue captar quais genes estão expressos em cada célula individualmente.

“Essa metodologia nos permite enxergar as células num nível de detalhes inédito. Assim, descobriu-se, por exemplo, que os macrófagos [células que atuam na linha de frente do sistema imune], antes divididos simplificadamente em M1 e M2, formam um verdadeiro mosaico de estados celulares. O mesmo ocorreu em relação aos adipócitos [células de gordura]. Acreditava-se que estavam divididos entre brancos, marrons ou beges, quando, na verdade, há um espectro maior. Esse detalhamento é essencial para compreender doenças metabólicas de forma mais precisa”, explica Marcelo Mori, professor do Instituto de Biologia (IB) da Unicamp e um dos envolvidos no desenvolvimento do CellForgeR.

Com base nesses e em outros exemplos, Mori avalia que o impacto dessa tecnologia é comparável ao salto que o microscópio eletrônico trouxe à biologia. “Ambos nos permitiram enxergar amostras biológicas com maior definição e mudaram a forma como fazemos investigações e formulamos perguntas e hipóteses”, afirma.

Pesquisadores podem escolher parâmetros, tipos celulares e genes de interesse usando menus e botões, sem precisar programar nem uma linha de código (imagem: IB-Unicamp)

Big data

Trabalhar com uma quantidade monumental de dados exige conhecimento avançado em bioinformática e acesso a computadores com alto poder de processamento. “Nos Estados Unidos, por exemplo, as universidades estimulam a criação de softwares que facilitem esse tipo de análise. Lá, os laboratórios têm acesso a ferramentas internas ou a programas de empresas especializadas, computadores muito potentes, que costumam ser caros”, explica Diogo de Moraes, pesquisador da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e um dos criadores do CellForgeR, que passou um período na Harvard Medical School durante estudo de doutorado apoiado pela FAPESP.

Nesse período, Moraes desenvolveu sozinho uma plataforma voltada para a análise de RNA-Seq tradicional. “Quando voltei para o Brasil, pensei: ‘Por que não criar uma plataforma aqui também’?”, conta.

Por ser mais complexo, o CellForgeR foi desenvolvido em colaboração científica com outros bioinformatas da Unicamp, da Unesp e da Universidade de São Paulo (USP).

“Diferentemente dos programas tradicionais, a plataforma não precisa ser instalada no computador do usuário. Ela funciona diretamente em um data center da Unicamp, o Cluster Científico do Instituto de Biologia. O pesquisador acessa tudo pelo navegador, usa dados que ele produziu ou que já estão disponíveis na internet, escolhe parâmetros, tipos celulares e genes de interesse usando menus e botões, sem precisar programar uma linha de código. Se o pesquisador sabe usar uma planilha de Excel, agora também consegue analisar dados de células únicas”, explica Moraes.

Sem economia de perguntas

Com a nova ferramenta, perguntas que antes exigiam várias etapas de programação e um computador de alto desempenho podem ser respondidas em minutos. “Um pesquisador interessado em câncer, por exemplo, pode selecionar os dados referentes aos macrófagos de um tumor, investigar a expressão de um gene específico e comparar com outros tipos celulares”, explica Mori. “A ideia, portanto, é ampliar a capacidade de análise e estimular que mais cientistas revisitem dados públicos, eliminando as barreiras técnica e financeira e ampliando a possibilidade de novas descobertas.”

O CellForgeR integra uma estratégia maior desse grupo de cientistas: formar recursos humanos para a pesquisa. “Atualmente, buscamos capacitar pesquisadores tanto nas técnicas de bancada de laboratório quanto no manuseio de dados de sequenciamento de células únicas. A programação e a manipulação de dados brutos têm sido uma das maiores barreiras para médicos e cientistas”, diz Mori.

Os laboratórios envolvidos também planejam realizar treinamentos para cientistas de diferentes áreas interessados em se aprofundar na análise de dados de single-cell RNA-seq.

Pesquisadores interessados podem acessar a plataforma no site, e quem tiver interesse em contatar a equipe pode enviar um e-mail para [email protected].

O desenvolvimento do CellForgeR envolve também Júlia Onishi Ibe, da Unicamp; Sarah Santilony Cury, Afonso Martin, Lurian Maeda e Debora Maeda, da Unesp; Marina Dias, Maria Clara Klein e Helder Nakaya, da USP. O grupo conta ainda com o suporte oferecido pelos administradores de redes do IB-Unicamp Marcos Miachiro, Gustavo Bellini e Valcir Cabral.