A pesquisa, cuja versão preliminar aceita foi publicada na Communications Biology, apresentou a estrutura de inteligência artificial HRAftu-LM-RAG para extrair automaticamente, de publicações científicas, características relacionadas às unidades funcionais de tecido do Atlas de Referência Humana (HRA). O HRA reúne especialistas de mais de 25 consórcios internacionais e tem como objetivo mapear a estrutura multiescalar do corpo humano, dos sistemas de órgãos até o nível de célula única. Até agora, os especialistas detalharam as unidades funcionais de tecido de 10 órgãos e prepararam desenhos em 2D.
O sistema validado combina Grandes Modelos de Linguagem para o raciocínio textual, Grandes Modelos de Imagem para a interpretação visual e o método Retrieval Augmented Generation para fundamentar as informações em fontes. No estudo, foram examinadas 244.640 publicações do PubMed Central, contendo 1.389.168 figuras relacionadas a 22 unidades funcionais de tecido. Entre elas, foram identificadas 617.237 figuras que continham imagens microscópicas e esquemáticas. A partir das imagens e dos textos relacionados, foram extraídas automaticamente 331.189 barras de escala, 1.719.138 menções a entidades biológicas e informações sobre os doadores, como sexo e idade. O objetivo é que os dados obtidos apoiem o projeto, a análise e a validação de futuros desenhos de unidades de tecido no âmbito do HRA.
O HRA está sendo desenvolvido por HuBMAP, SenNet, KPMP, GUDMAP e NIDDK, com especialistas do HRA Editorial Board e de mais de 20 outros consórcios. Os autores não declararam conflitos de interesse; foi informado que os apoiadores não tiveram participação nos processos de pesquisa e publicação.
Contexto
Atlas não é um nome novo no arquivo do FikirPilot: nos últimos 90 dias, publicamos uma notícia em que esse nome foi mencionado; o texto era datado de 2 de setembro de 2026.