No estudo publicado na Nature Communications em 2026, foram utilizados dados de sequenciamento completo do exoma de uma coorte composta por 6.135 casos e 6.245 controles para prever o risco de esquizofrenia. Os pesquisadores avaliaram modelos de redes neurais para interpretação genômica de ponta a ponta na previsão do risco genético. Os resultados mostraram que, quando há uma amostra de tamanho suficiente, as redes neurais não lineares apresentam um desempenho significativamente superior ao dos modelos aditivos tradicionais.
O estudo indicou que as interações genéticas de ordem superior entre alelos e variantes associados à esquizofrenia devem ser consideradas em modelos genéticos clínicos e quantitativos. Para examinar os processos de decisão dos modelos, foram combinadas técnicas de inteligência artificial explicável com conhecimentos biológicos prévios. Esse método, além de voltar a identificar genes de risco de esquizofrenia já conhecidos, destacou BASP1 como um possível gene da esquizofrenia ainda pouco estudado e envolvido no desenvolvimento neuronal.
Algumas partes do artigo foram adaptadas da tese de doutorado de acesso público de N. Verplaetse. O estudo foi conduzido por pesquisadores da KU Leuven e da Université de Montpellier-CNRS UMR 5535; recebeu apoio de FWO, CNRS Chaire de Professeur Junior, Research Council KU Leuven, CELSA, Flemish Government e AI Research Program. Os autores não declararam conflitos de interesse. O artigo foi publicado em acesso aberto sob a licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0.
Por que é importante
Os resultados mostram que as abordagens baseadas apenas na soma de variantes individuais para a avaliação do risco genético de esquizofrenia podem ser insuficientes para captar interações biológicas em grandes conjuntos de dados. Essa situação coloca em primeiro plano as questões sobre até que ponto os modelos utilizados em pesquisas clínicas consideram relações não lineares e se suas decisões são biologicamente explicáveis. O uso conjunto de AI explicável e informações biológicas oferece um quadro metodológico para que os resultados dos modelos não permaneçam apenas como um resultado estatístico. O destaque de BASP1 como gene candidato, por sua vez, indica que as redes gênicas associadas à esquizofrenia podem ser ampliadas; no entanto, o significado dessa descoberta para a previsão de risco e para o desenvolvimento neuronal ainda precisa ser esclarecido por pesquisas futuras.