OsteoCLUST: framework para clusterização da resposta de biomateriais ósseos - Silva, Matheus Amaral [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
As lesões ósseas constituem um dos problemas mais comuns na área médico-odontológica. A reconstrução de tecidos perdidos é um dos grandes desafios enfrentados pelos profissionais dessas áreas, exigindo muitas vezes a aplicação de biomateriais capazes de uma boa regeneração tecidual. Apesar da relevância médica, social e econômica de tais biomateriais, pouco se avançou em metodologias de bioanálise capazes de hierarquizar novos biomateriais. Nos últimos 10 anos o grupo LaBIO vem atuando no desenvolvimento de ferramentas que possam contornar esta problemática. O objetivo deste projeto foi avaliar diferentes scores de bioinformática computados sob um experimento (disponível em base de dados aberta) de sequenciamento do transcriptoma de células cultivadas sobre 21 diferentes biomateriais ósseos. Estes diferentes scores foram então utilizados para a realização de agrupamentos (clusterização) dos biomateriais e ao final foram disponibilizados os resultados na forma de um aplicativo (ou dashboard) para que usuários possam comparar seus resultados com a base de dados gerada. O aplicativo tem como nome: OsteoCLUST. Concluindo, pretende-se que o produto gerado sirva de parâmetro de referência para novas análises, focando sua difusão no setor produtivo na área de biomateriais.

Bone injuries are among the most common issues in the medical and dental fields. The reconstruction of lost tissues remains one of the greatest challenges faced by professionals in these areas, often requiring the use of biomaterials capable of promoting effective tissue regeneration. Despite the medical, social, and economic relevance of such biomaterials, there has been little progress in developing bioanalytical methodologies capable of ranking new biomaterials. Over the past 10 years, the LaBIO group has been working on developing tools to address this challenge. The objective of this project was to evaluate different bioinformatics scores computed from a transcriptome sequencing experiment (available in an open-access database) of cells cultured on 21 different bone biomaterials. These various scores were then used to perform clustering of the biomaterials, and the results were made available in the form of an application (or dashboard) allowing users to compare their own results with the generated dataset. The application is named: OsteoCLUST. In conclusion, the generated tool is intended to serve as a reference framework for future analyses, with a focus on its dissemination within the biomaterials industry.
OsteoCLUST: a framework for clustering the response of bone biomaterials
Keywords: Biomateriais; Bioinformática; Transcriptoma; Aprendizado de máquina; Tecido ósseo; Biomaterials; Bioinformatics; Transcriptome; Machine learning; Bone tissue