Como a combinação de modelos mecanísticos e aprendizado de máquina pode ser aplicada na biologia de sistemas?
Resposta curta: Uma revisão sistemática identificou que a integração de modelos mecanísticos e aprendizado de máquina é promissora para explicar processos biológicos em nível genômico, proteômico e metabolômico, além do comportamento de populações celulares, embora poucos estudos tenham sido publicados até o momento.
Resposta
A biologia de sistemas busca compreender o comportamento complexo de sistemas biológicos por meio da integração de dados e modelos computacionais. Nesse contexto, os modelos mecanísticos (MM) são tradicionalmente empregados para simular e investigar o comportamento inerente desses sistemas, enquanto técnicas de aprendizado de máquina (ML) têm sido aplicadas com o advento de grandes volumes de dados ômicos.
No entanto, ambas as abordagens apresentam limitações individuais: os MM podem ser computacionalmente complexos e exigir conhecimento detalhado do contexto biológico, enquanto o ML pode necessitar de grandes quantidades de dados experimentais e sofrer com a falta de interpretabilidade. A combinação desses métodos surge como uma estratégia para superar ou reduzir significativamente tais desvantagens.
A revisão sistemática conduzida por pesquisadores, publicada na revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, teve como objetivo investigar sistematicamente os estudos que combinam MM e ML para explicar processos biológicos nos níveis genômico, proteômico e metabolômico, ou o comportamento de populações celulares inteiras.
Os autores realizaram buscas nas bases Elsevier Scopus®, Clarivate Web of Science™ e National Library of Medicine PubMed®, recuperando 350 artigos científicos. Desses, apenas 14 atenderam aos critérios de inclusão, ou seja, apresentavam uma abordagem híbrida consistente com a combinação sinérgica de MM e ML para tratar algum aspecto da biologia de sistemas.
Apesar do interesse recente nessa metodologia, a análise cuidadosa dos artigos selecionados revelou que exemplos de integração entre MM e ML já estão presentes na biologia de sistemas, destacando o grande potencial dessa abordagem híbrida tanto em escala micro quanto macrobiológica. Os autores concluem que, embora promissora, a área ainda carece de mais estudos que explorem essa integração de forma sistemática.
O que o estudo mostrou
Trata-se de uma revisão sistemática da literatura que buscou estudos combinando modelos mecanísticos e aprendizado de máquina em biologia de sistemas. As buscas em três bases de dados (Scopus, Web of Science e PubMed) resultaram em 350 artigos, dos quais apenas 14 atenderam aos critérios de inclusão por apresentarem abordagem híbrida sinérgica. Os achados indicam que exemplos de integração já existem e têm potencial para aplicação em diferentes escalas biológicas, mas o número reduzido de estudos elegíveis sugere que a área ainda é incipiente.
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre o desenho dos estudos incluídos, tamanho de amostra, ou limitações específicas de cada um. A revisão se restringe a três bases de dados e a critérios de inclusão que resultaram em apenas 14 artigos, o que pode limitar a abrangência das conclusões. Além disso, não são apresentadas métricas de qualidade dos estudos ou análises de viés.
Aplicação no consultório
Para o médico, a compreensão dessa abordagem híbrida pode influenciar a interpretação de exames ômicos e a incorporação de ferramentas computacionais na prática clínica, especialmente em medicina de precisão. No consultório, isso se traduz em potencial para melhorar a acurácia diagnóstica e a personalização de tratamentos, embora a aplicação clínica ainda dependa de mais estudos. A gestão do consultório pode se beneficiar do entendimento dessas metodologias para avaliar criticamente novas tecnologias e integrá-las de forma baseada em evidências.
Estudo citado
Combined mechanistic modeling and machine-learning approaches in systems biology - A systematic literature review. Computer methods and programs in biomedicine, 2023.
Autores: Procopio A, Cesarelli G, Donisi L, Merola A, Amato F, Cosentino C.
DOI: 10.1016/j.cmpb.2023.107681 · PubMed: PMID 37385142
Perguntas para aprofundar
- Quais são as vantagens de combinar modelos mecanísticos e aprendizado de máquina na análise de dados ômicos?
- Como a integração de modelos mecanísticos e aprendizado de máquina pode auxiliar na compreensão de doenças complexas?
- Quais os desafios para a implementação clínica de abordagens híbridas de modelagem em biologia de sistemas?
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