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O corpo humano contém, em média, cerca de 37 trilhões de células — e estamos em meio a uma jornada revolucionária para entender o que faz cada uma delas.

Essa descoberta requer os conhecimentos de cientistas de todas as áreas — cientistas da computação, biólogos, médicos e matemáticos — além de novas tecnologias e algoritmos bastante sofisticados.

Antigamente, um microscópio primitivo, essencialmente pouco mais que uma lente de aumento, revelaria diretamente uma nova célula de forma visceral, da mesma forma que Anton van Leeuwenhoek descobriu os espermatozoides em 1677.

Hoje, a análise na tela do computador é quem nos traz essas revelações. Mas é tão maravilhoso quanto naquela época.

Este tipo de pesquisa apresenta dificuldades de toda espécie, com grandes equipes trabalhando nesse projeto. Mas pode haver enormes recompensas.

Foi o que certamente aconteceu para um consórcio de 29 cientistas que se reuniram para determinar quais tipos de células compõem o revestimento da traqueia — e depararam com um novo tipo de célula que poderá transformar nossa compreensão e o tratamento da fibrose cística.

A equipe era liderada por Aviv Regev, do Broad Institute do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês) e Harvard. Na primeira vez em que encontraram essas células, os cientistas estavam observando uma análise de 300 células da traqueia de camundongos.

Três células não pareciam corresponder a nada que houvesse sido encontrado antes. Se fossem apenas duas, eles poderiam ter desprezado o resultado como sendo ruído nos dados — mas três células estranhas garantiram uma análise mais detalhada.

Nas brincadeiras do laboratório, elas ficaram conhecidas como “células quentes”. Os cientistas repetiram o experimento diversas vezes e logo ficou claro que eles realmente haviam encontrado um novo tipo de célula na traqueia.

Outra equipe dos Estados Unidos e da Suíça havia feito, independentemente, a mesma descoberta. As duas equipes souberam do trabalho uma da outra por acaso em um seminário em 2017.

“Foi um daqueles belos momentos da ciência”, relembra Moshe Biton, da equipe do Broad Institute, “quando dois grupos encontraram separadamente os mesmos resultados”.

As duas equipes confirmaram que essas novas células existem nas vias aéreas humanas, da mesma forma que nos camundongos. Elas se reuniram e concordaram em publicar seus dois relatórios lado a lado.

Essas novas células não haviam sido observadas antes, simplesmente porque são muito raras – elas compõem cerca de 1% das células das vias aéreas. Mas isso não significa que elas sejam menos importantes.

Quando as duas equipes examinaram em detalhes o que se destaca nessas células, eles descobriram algo extraordinário. Um dos genes ativos nessas células da traqueia recém-descobertas é o gene “regulador da condutância transmembrana da fibrose cística” (CFTR, na sigla em inglês).

Esta descoberta deu um novo nível de significado ao seu trabalho, pois as mutações desse gene causam a fibrose cística.

A forma exata como essa doença é causada pela herança de uma versão disfuncional do gene CFTR é um mistério desde a descoberta dessa relação em 1989. A fibrose cística é uma doença complexa, que normalmente começa na infância, com sintomas que frequentemente incluem infecções pulmonares e dificuldade para respirar. Existem tratamentos, mas não há cura.

Agora parece possível que a chave para compreender a causa pode estar na pesquisa da função dessas células recém-descobertas e do que acontece com elas caso o gene CFTR esteja com defeito. Por isso, as pesquisas continuam.

Mas, já com esta descoberta e com outras pesquisas utilizando métodos similares, existe a sensação de que a nossa compreensão das células do corpo está sendo transformada por uma nova e contundente combinação entre a biologia e a ciência da computação. E é aqui que estão sendo feitas descobertas ainda mais inovadoras.

Cada uma dentre os cerca de 37 trilhões de células do corpo é única até certo ponto.

Os tipos de células são determinados pelas proteínas específicas que elas contêm. Apenas os glóbulos vermelhos do sangue contêm hemoglobina, por exemplo, enquanto os neurônios contêm proteínas diferentes de uma célula imunológica.

Não há duas células no corpo que contenham exatamente as mesmas quantidades de cada proteína.

O sistema imunológico é muito complexo. Ele compreende muitos tipos de células classificadas pela sua função central — os linfócitos T, os linfócitos B e assim por diante. Mas existem também incontáveis variações sutis desses linfócitos T e linfócitos B.

Nós realmente não sabemos quantas variantes existem — mas, se pudéssemos compreender o que todas elas fazem, entenderíamos melhor o sistema imunológico. Isso, por sua vez, permitiria elaborar novos remédios para ajudar o sistema imunológico, por exemplo, a melhor combater o câncer.

Um tipo de célula imunológica que minha equipe de pesquisa na Universidade de Manchester, no Reino Unido, vem estudando é a célula exterminadora natural (NK, na sigla em inglês).

Existem cerca de mil dessas células imunológicas em cada gota de sangue humano. Elas são especialmente boas na detecção e morte de outras células que se tornaram cancerosas ou foram infectadas com vírus.

Novamente, nem todas as células exterminadoras naturais são similares. Uma análise estimou que existem muitos milhares de variantes dessa célula imunológica em qualquer pessoa.

Em 2020, meu laboratório de pesquisa conduziu uma análise que indicou que variantes de células exterminadoras naturais no sangue poderiam ser classificadas em oito categorias.

Embora seus diferentes papéis no corpo ainda não sejam totalmente compreendidos, é provável que algumas delas sejam especialmente dedicadas a atacar tipos específicos de vírus, enquanto outras são melhores para detectar câncer e assim por diante.

Outros tipos de células imunológicas podem ser ainda mais variados. Evidentemente, nossas células componentes são tão diversas quanto os seres humanos compostos por elas.

Compreender como essas populações complexas de células trabalham juntas (neste caso, para defender-nos contra as doenças) é uma fronteira vital.

Usando a linguagem dos algoritmos

Para penetrar nessa complexidade, a diversidade das células humanas deve ser traduzida na linguagem dos algoritmos.

Imagine uma célula que contenha apenas dois tipos de proteínas, X e Y. Cada célula individual terá uma quantidade específica de cada uma dessas duas proteínas. Isso pode ser representado como um ponto em um gráfico, no qual o nível de proteína X torna-se uma posição ao longo do eixo x e o nível de proteína Y é sua localização ao longo do eixo y.

Uma célula pode conter alta quantidade de proteína X e um pouco de proteína Y, o que pode ser revelado por um citômetro de fluxo que demonstra que as células são manchadas com alta quantidade de um anticorpo e baixa quantidade de outro anticorpo.

A célula pode ser então representada como um ponto em posição distante ao longo do eixo x e um pouco acima no eixo y.

À medida que cada célula assume sua posição no gráfico, aquelas com níveis similares das proteínas X e Y – e provavelmente são do mesmo tipo de célula – aparecem como um conjunto de pontos.

Se milhares ou milhões de células forem plotadas desta forma, o número de conjuntos discretos nos conta quantos tipos de células existem. E o número de pontos em um conjunto nos conta quantas células existem daquele tipo.

O maravilhoso é que esta forma de análise pode revelar quantos tipos de células estão presentes, por exemplo, em uma amostra de sangue ou biópsia de tumor, sem receber nenhuma orientação sobre quais células esperamos encontrar.

Isso significa que podem surgir resultados inesperados. Um conjunto de pontos de dados poderá surgir com propriedades inesperadas, o que significa a descoberta de um novo tipo de célula.

Naturalmente, as células precisam de mais de duas coordenadas para descrevê-las. Na verdade, ao longo da última década, foi desenvolvido um tipo de análise – conhecido como sequenciamento de célula única – para medir a qual extensão as células individuais usam cada um dos 20 mil genes humanos que elas contêm.

Pode-se então analisar quais dentre os 20 mil genes humanos uma célula específica está usando – o que é chamado de transcriptoma da célula – para criar um “mapa” de células diferentes.

Nós não conseguimos imaginar células representadas em um gráfico com 20 mil eixos, mas um algoritmo de computador pode realizar esta análise exatamente da mesma forma que faria com apenas duas variáveis. Células similares são colocadas em posição próxima entre si, enquanto as células que utilizam conjuntos de genes muito diferentes ficam mais distantes.

Os algoritmos utilizados são emprestados de outros campos da ciência, como os empregados para analisar as redes sociais. Depois passamos dias, quando não anos, examinando o resultado para decifrar o que o mapa significa: quantos tipos de células existem, o que define suas diferenças e o que elas fazem no nosso corpo?

No momento, este esforço está sendo realizado em escala sem precedentes, graças ao consórcio Atlas das Células Humanas, que vem trazendo todo tipo de descobertas sobre o corpo humano.

O Atlas das Células Humanas

Em outubro de 2016, Regev e Sarah Teichmann, do instituto britânico Wellcome Sanger, organizaram um evento em Londres para cerca de 100 cientistas de primeira linha, para discutir como mapear todas as células do corpo humano.

A proposta era produzir algo como o Google Maps do corpo: “conhecemos os países e as principais cidades; agora, precisamos mapear as ruas e os prédios”.

Um ano depois, eles haviam elaborado um plano específico para tentar primeiramente definir 100 milhões de células de diferentes sistemas e órgãos, usando diferentes pessoas de todo o mundo.

Milhares de cientistas em mais de 70 países de todos os lugares habitados do planeta uniram-se ao consórcio desde então. É uma comunidade muito diversa, como é necessário para um esforço científico global desta magnitude.

De muitas formas, esta nova e audaciosa ambição é uma consequência direta do Projeto do Genoma Humano. O sequenciamento de todos os genes contidos em cada célula humana, oficialmente completado em abril de 2003, fez com que todo tipo de variação genética fosse relacionado ao aumento da susceptibilidade a doenças específicas.

Mas as doenças genéticas manifestam-se nas células específicas nas quais aquele gene normalmente é utilizado. Por isso, basicamente, a análise dos genes por si só não é suficiente. Precisamos também saber em qual parte do corpo humano esses genes causadores de doenças estão sendo ativados.

O Atlas das Células Humanas está preenchendo esta lacuna entre os códigos genéticos abstratos e a fisicalidade do corpo humano.

Já vimos um exemplo da sua importância – a descoberta do gene da fibrose cística, que é usado por uma nova célula rara. Outro exemplo vem do que acontece durante a gravidez.

Descobrindo os segredos da gravidez

Por muitos anos, soubemos que o sistema imunológico está intimamente relacionado à gravidez.

Algumas combinações de genes do sistema imunológico, por exemplo, são levemente mais frequentes do que se esperaria ao acaso em casais que perderam três ou mais bebês. Ainda não entendemos por que isso acontece, mas o seu estudo pode ser importante na medicina, para resolver problemas da gravidez.

Para lidar com essa questão, um consórcio de cientistas analisou cerca de 70 mil células da placenta e do revestimento do útero de mulheres que perderam seus bebês entre 6 e 14 semanas de gravidez. Um dos líderes desse consórcio foi Techmann, como parte do projeto Atlas das Células Humanas.

A placenta é o órgão por onde passam os nutrientes e gases entre a mulher e o bebê em desenvolvimento.

Acreditava-se que o sistema imunológico da mãe precisasse ser desligado no revestimento uterino, onde fica inserida a placenta, para que o feto e a placenta não fossem atacados por serem “alienígenas” (como um transplante rejeitado), já que a metade dos genes do feto vem do pai. Mas esta visão resultou ser errada, ou pelo menos simplista demais.

Agora sabemos, por meio de uma série de experimentos que incluem esta análise, que, no útero, a atividade das células imunológicas da mãe é um pouco reduzida, provavelmente para evitar reações adversas contra as células do feto. Mas o sistema imunológico não é desligado.

Na verdade, as células imunológicas que mencionamos acima – as células exterminadoras naturais, bem conhecidas por matar células infectadas ou células cancerosas – assumem um papel completamente diferente e mais construtivo no útero, ajudando a construir a placenta.

A análise de 70 mil células feita pelos cientistas também destacou que todos os tipos de outras células imunológicas também são importantes na construção da placenta. Mas ainda não sabemos o que todas elas fazem – estamos no limiar do nosso conhecimento.

Muzlifah “Muzz” Haniffa – professora de dermatologia e imunologia do Instituto Wellcome Sanger e do Instituto de Biociências da Universidade de Newcastle, no Reino Unido – é uma das três mulheres que lideraram esta análise. Como médica e cientista, ela observa o corpo de dois pontos de vista quase diariamente: como análises de computador das células na tela e como pacientes que entram pela porta do seu consultório. Ela vê os tijolos e a construção feita com eles.

No momento, estas duas visões não se conversam facilmente. Mas, com o tempo, elas se encontrarão.

Haniffa acredita que, no futuro, os instrumentos usados diariamente pelos médicos – como o estetoscópio para ouvir os pulmões do paciente ou uma simples contagem sanguínea – serão substituídos por outros, que identificam as células do nosso corpo. Algoritmos analisarão os resultados, esclarecerão o problema subjacente e preverão o melhor tratamento.

Muitos médicos concordam com ela que este é o futuro da assistência médica.

Qual o possível significado prático?

Bebês são agora gerados rotineiramente por fertilização in vitro, transplantes de órgãos tornaram-se comuns e os níveis gerais de sobrevivência com câncer no Reino Unido praticamente dobraram nos últimos anos. Mas todas essas conquistas não são nada perto do que está por vir.

No meu livro The Secret Body (“O corpo secreto”, em tradução livre), os progressos da biologia humana estão se acelerando em velocidade sem precedentes, não apenas com o Atlas das Células Humanas, mas também em outras áreas.

A análise dos nossos genes apresenta uma nova compreensão de como somos diferentes. As ações das células do cérebro fornecem indicações de como a nossa mente trabalha. Novas estruturas encontradas no interior das nossas células geram novas ideias para a medicina. As proteínas e outras moléculas encontradas em circulação no nosso sangue alteram nossa visão sobre a saúde mental.

É claro que todas as ciências têm impacto cada vez maior nas nossas vidas, mas nada nos afeta mais profunda ou diretamente quanto as novas revelações sobre o corpo humano. E, com todas essas pesquisas, encontram-se agora no horizonte novas formas de definir, avaliar e manipular a saúde.

Já nos acostumamos com a ideia de que as nossas informações genéticas pessoais podem ser usadas para orientar nossa saúde. Mas uma revelação mais silenciosa – quase secreta – também está ocorrendo e pode trazer impactos ainda maiores sobre o futuro da assistência médica: a análise profunda das células do corpo humano.

Um dia, um relógio que possa medir coisas simples sobre o seu corpo será motivo de risadas, como uma ferramenta primitiva.

No futuro, talvez nos próximos 10 anos, toda uma nuvem de informações será disponível, incluindo uma análise das células do seu corpo, e você precisará decidir até onde quer conhecê-la. Esta revolução da biologia humana nos fornecerá individualmente novos poderes – e cada um de nós precisará decidir se e quando deve desenvolvê-los.

Você pode, por exemplo, consultar seu médico um dia sobre algo de anormal sobre a sua pele – uma irritação, coceira ou outra coisa.

O médico pode tomar uma pequena amostra da sua pele, ou talvez uma amostra de sangue. Com uma análise completa do que está ali, célula por célula, ele poderá diagnosticar o problema com precisão e saber qual é o melhor tratamento.

Parte deste processo pode até ser automatizada. E, em um futuro mais distante, se o equipamento necessário diminuir de tamanho e seu custo for suficientemente reduzido, talvez você mesmo possa fazer esta análise em casa.

As doenças também serão previstas com mais frequência, antes de surgir qualquer sintoma. É claro que esta é uma das missões mais vitais da ciência: interromper as doenças humanas antes mesmo que elas comecem.

Para algumas doenças, isso já é possível, com as vacinas, água limpa e melhor saneamento básico. Agora, com o corpo humano se abrindo para a análise das células e genes por computador, novas formas de evitar as doenças estão surgindo.

Somos levados a buscar essas novas oportunidades, mas, na prática, existem dificuldades e consequências imprevistas que precisam ser resolvidas.

Vamos tomar um exemplo familiar: a ideia do índice de massa corporal, um valor derivado do peso e da altura de uma pessoa.

Ele é usado para nos rotular como abaixo do peso, peso normal, acima do peso ou obeso. É útil porque indica o aumento do risco de problemas de saúde decorrentes, como a diabete tipo 2, e podem ser tomadas medidas para reduzir a probabilidade de que isso aconteça.

Mas o rótulo por si só também pode causar outros tipos de problemas relativos à autoestima de uma pessoa e como a sociedade observa a obesidade e a diversidade humana.

Decisões difíceis sobre como viver

Todos nós somos susceptíveis, até certo ponto, a uma ou outra doença.

Assim, à medida que a ciência avança e aprendemos cada vez mais sobre nós mesmos, certamente todos nos encontramos mergulhados em dados sobre nós, inundados por estimativas e probabilidades que brincam com a nossa mente e a nossa identidade, exigindo que tomemos decisões difíceis sobre a nossa saúde e como viver.

Parece viável, por exemplo, que o estado do sistema imunológico de uma pessoa, quando analisado em profundidade, possa nos ajudar a prever os sintomas mais prováveis em caso de infecção pelo vírus Sars-CoV-2, que causa a covid-19.

Os marcadores da atividade imunológica podem até estar relacionados à saúde mental de uma pessoa. Uma análise concluiu que secreções pró-inflamatórias específicas de células imunológicas (as chamadas citocinas) são encontradas em níveis mais altos em pessoas deprimidas.

À medida que aprendemos sobre a composição e o status do corpo humano, esse conhecimento irá inevitavelmente estabelecer novas formas de avaliação da saúde. E pode muito bem nos ajudar a resolver problemas na gravidez, como já vimos.

Mas existem também problemas. Se uma análise indicar a possibilidade de um problema, digamos de 50%, como você agiria com base nessa informação se a intervenção médica que poderia ajudá-lo também apresenta seus próprios riscos?

Parece não haver fim para a forma em que a análise métrica do corpo humano nos levará a novas e importantes, mas complexas, decisões sobre a saúde.

A atriz Angelina Jolie, com base em informações genéticas, tomou a famosa decisão de remover cirurgicamente seus seios em 2013, além dos ovários e das trompas de Falópio posteriormente, após um exame genético que determinou que ela havia herdado uma variação específica de um gene conhecido como BRCA1.

Basicamente, ela havia recebido uma possibilidade muito alta – 87% – de desenvolver câncer de mama. Geralmente, os riscos e as probabilidades sobre a nossa saúde apresentam muito menos clareza.

Por isso, surge a questão: como devemos agir com base em todas essas novas informações? O que fazer se for identificado algo que significa um risco de um em seis de desenvolver uma doença autoimune ou câncer nos próximos 10 anos? Seria diferente se o risco fosse de um em quatro?

Quando você decidiria tomar remédios como precaução ou passar por uma cirurgia, sabendo que esses procedimentos também trazem seus próprios riscos? E esse conhecimento sozinho poderia fazer você se sentir doente? Sua identidade seria afetada?

Eu não tenho as respostas, mas esta é a questão. À medida que a nova ciência avança, cada um de nós precisará decidir o quanto realmente quer saber sobre si mesmo.

* Daniel M. Davis é professor de imunologia da Universidade de Manchester, no Reino Unido.

Este artigo foi publicado originalmente no site de notícias acadêmicas The Conversation e republicado sob licença Creative Commons. Leia aqui a versão original em inglês.

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