Por mais de uma década, o laboratório de Evan Economo dependeu de micro-tomógrafos para obter imagens de espécimes de insetos. Essas varreduras de raios X permitem aos cientistas examinar a estrutura física e a forma dos insetos, um campo de estudo chamado morfologia. Embora a tecnologia forneça dados 3D extremamente detalhados, ela é cara e lenta.
“Uma limitação é que você pode obter conjuntos de dados 3D ricos, mas pode levar 10 horas para digitalizar um único espécime”, explica Economo, presidente do Departamento de Entomologia da Universidade de Maryland e titular dos cargos de professor James B. Gahan e Margaret H. Gahan.
Em um estudo publicado na revista método natural Em 5 de março de 2026, Economo e colegas testaram um novo método concebido para acelerar significativamente este processo. O projeto reúne pesquisadores liderados por Economo e Thomas van de Kamp, do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT), na Alemanha. Sua equipe combinou aceleradores de partículas síncrotron, imagens de raios X, robótica e inteligência artificial (IA) para produzir reconstruções digitais interativas representando 800 espécies de formigas.
Juntas, essas tecnologias permitem que os cientistas digitalizem amostras com mais rapidez e convertam dados brutos de imagens em modelos 3D detalhados.
“Estimamos que se realizássemos este projeto usando um tomógrafo computadorizado em laboratório, seriam necessários seis anos de operação contínua”, disse o principal autor do estudo, Julian Katzke, formado pelo Laboratório Economo do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST) do Japão. “Com a configuração do KIT, digitalizamos 2.000 amostras em uma semana.”
O trabalho, denominado Antscan, poderá orientar futuros projetos de digitalização em grande escala de uma variedade de organismos. O material de origem usado para criar o modelo está disponível publicamente para download, e um visualizador integrado permite aos usuários explorar on-line a formiga 3D completa.
“O valor desta pesquisa não é apenas para as formigas, tem um valor muito mais amplo”, disse Economo, que agora é professor adjunto no OIST, além de seu cargo na UMD. “Quando os espécimes são digitalizados, podemos construir bibliotecas de organismos que simplificam seu uso, desde laboratórios de ciências até salas de aula e estúdios de Hollywood.”
Construindo uma biblioteca digital da biodiversidade de formigas
Para montar este enorme arquivo digital, a equipa de investigação recolheu espécimes de formigas preservadas em etanol de museus, instituições parceiras e especialistas de todo o mundo. Depois de organizar as amostras por espécie e casta, as amostras foram transportadas para o KIT para imagens de micro-CT de alto rendimento. Este método funciona de forma semelhante a uma tomografia computadorizada médica, mas com uma ampliação muito maior.
Na instalação, o acelerador de partículas síncrotron gera feixes intensos de raios X que podem varrer rapidamente muitas amostras. Durante esse processo, um trocador de amostras robótico manipula os insetos, girando cada amostra e substituindo-a pela próxima a cada 30 segundos. Esse fluxo de trabalho rápido produz uma pilha de imagens 2D, que os pesquisadores combinam para criar um modelo 3D completo.
Inicialmente, as varreduras capturaram formigas em posições torcidas ou estranhas. Essas poses distorcidas estavam longe dos modelos realistas que os cientistas queriam criar. Para resolver esse problema, os alunos do curso CMSC 435: “Engenharia de Software” do Professor Associado de Ciência da Computação da UMD, James Purtilo, começaram a desenvolver ferramentas de IA para “estimativa de pose” automatizada. Essa tecnologia ajusta a imagem digitalizada para que as formigas apareçam em suas posições naturais semelhantes às encontradas na natureza.
“Esta parceria é uma grande oportunidade para nós”, disse Pultilo. “O curso final foi elaborado para desafiar os alunos a integrarem suas habilidades, funcionarem como uma equipe eficaz e demonstrarem sua capacidade de resolver um problema do mundo real. Esse problema é muito difícil.”
O modelo Antscan resultante revela detalhes internos, como músculos, sistema nervoso, órgãos digestivos e ferrões, com resolução em nível de mícron. Estas formigas digitais também podem ser animadas ou colocadas em ambientes de realidade virtual para investigação científica, educação ou entretenimento.
“Levaria anos para fazer isso manualmente, então sem essas ferramentas computacionais isso nunca seria feito”, disse Economo. “Agora estamos dando um grande passo no sentido de criar uma biblioteca viva de modelos interativos que correspondam à biodiversidade da Terra. A inteligência artificial nos permitirá explorar a diversidade da vida e compartilhá-la com o mundo.”
Dados Antscan impulsionam novas pesquisas
A crescente base de dados Antscan tem-se revelado extremamente útil para a investigação científica. Economo também atua como autor sênior de um artigo publicado na revista progresso científico 19 de dezembro de 2025. Neste estudo, os cientistas usaram dados do Antscan para investigar se as colônias de formigas se beneficiam mais por terem mais operárias menores ou menos indivíduos, mas mais fortes.
A equipe de pesquisa estudou a relação entre o volume da cutícula, o tamanho das colônias e a diversificação evolutiva em mais de 500 espécies de formigas. A cutícula forma a camada externa protetora do exoesqueleto da formiga. Como são necessários nitrogênio e outros minerais para produzi-la, uma armadura mais espessa representa um maior investimento de recursos para cada formiga.
A análise revelou uma forte correlação negativa entre o volume da cutícula e o tamanho das colônias. Por outras palavras, as colónias que investem menos em armaduras espessas podem ser capazes de sustentar mais trabalhadores, permitindo-lhes potencialmente uma diversificação maior e com mais sucesso.
O Antscan torna essas medições possíveis porque o modelo 3D permite aos pesquisadores calcular com precisão o volume do estrato córneo, que antes era difícil de medir. O projeto também escaneou as mesmas espécies de formigas examinadas em estudo publicado em junho de 2025 na revista célula e coautoria de Economo, resultando em um conjunto de genomas de formigas de alta qualidade. Esses conjuntos de dados podem ajudar os cientistas a compreender melhor as associações entre características físicas e variação genética.
Como as varreduras são tão detalhadas, elas também podem ser úteis no treinamento de sistemas de aprendizado de máquina para identificar formigas no campo durante estudos comportamentais. A Economo planeja continuar a aumentar o banco de dados digitalizando mais amostras e trabalhando com estudantes de ciência da computação da Universidade de Maryland para aplicar essas técnicas de IA a novos conjuntos de dados biológicos.
“Este trabalho nos leva um passo adiante na era do big data que captura, analisa e compartilha a forma dos organismos”, disse Economo. “O potencial para integração destes dados com outros tipos de dados e tecnologias é enorme e muito entusiasmante.”
O artigo deles, “Fenômica de alto rendimento da biodiversidade global de formigas”, foi publicado na revista método natural 5 de março de 2026.
Este artigo foi adaptado do texto fornecido pelo Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa.
Esta pesquisa foi apoiada pelo Ministério Alemão de Pesquisa e Educação; o Ministério da Ciência, Pesquisa e Artes de Baden-Württemberg; a Fundação Alemã de Pesquisa (números de bolsas: INST 35/1503-1 FUGG e 502787686); Escola de Pós-Graduação da Universidade de Ciência e Tecnologia de Okinawa; a Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (números de bolsas: 18K14768, 21K0632621K063721K14768; 180100008); HUN-REN Fundo Húngaro de Investigação e Nacional para a Investigação, o Desenvolvimento e a Inovação (concessão n.º K 147781); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (Número da concessão: 301495/2019-0); Fundo de Parceria para Ecossistemas Críticos, uma iniciativa conjunta da Agência Francesa de Desenvolvimento, da Conservação Internacional, da União Europeia, do Fundo para o Meio Ambiente Global, do Governo do Japão e do Banco Mundial; a National Science Foundation dos EUA (Números de concessão: DEB-1932467, DEB 1927161 e IOS-2128305832830503030303030309); 137/2020); e Fundação para a Ciência e a Tecnologia. Este artigo não reflete necessariamente as opiniões dessas organizações.
