Por mais de uma década, o laboratório de Evan Econom confiou na microvarredura por tomografia computadorizada para obter imagens de espécimes de insetos. Essas varreduras de raios X permitem aos cientistas estudar a estrutura física e a forma dos insetos, um campo de estudo conhecido como morfologia. Embora este método forneça dados 3D extremamente detalhados, é caro e lento.
“Uma das limitações é que você pode obter esse rico conjunto de dados 3D, mas pode levar 10 horas para digitalizar um único espécime”, explicou Economa, presidente do Departamento de Entomologia da Universidade de Maryland e professor de James B. Gahan e Margaret H. Gahan.
Em um estudo publicado na revista Métodos da natureza Em 5 de março de 2026, Economo e os seus colegas testaram uma nova abordagem concebida para acelerar significativamente o processo. O projeto reuniu pesquisadores liderados por Econom e Thomas van de Kamp, do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT), na Alemanha. Sua equipe combinou acelerador de partículas síncrotron, imagens de raios X, robótica e inteligência artificial (IA) para criar reconstruções digitais interativas representando 800 espécies de formigas.
Juntas, essas tecnologias permitiram aos cientistas digitalizar amostras com muito mais rapidez e converter dados brutos de imagens em modelos 3D detalhados.
“Estimamos que se realizássemos este projeto com um tomógrafo de laboratório, seriam necessários seis anos de trabalho contínuo”, disse Julian Katzke, primeiro autor do estudo e graduado pelo Laboratório Economo do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST), no Japão. “Com a instalação do KIT, digitalizamos 2.000 amostras em uma semana.”
O esforço, conhecido como Antscan, poderá orientar futuros projetos de grande escala para digitalizar muitas espécies de organismos. Os dados brutos usados para criar os modelos estão disponíveis para download, e um visualizador integrado permite aos usuários explorar online as formigas 3D finalizadas.
“O valor desta pesquisa não é apenas sobre formigas – é muito mais amplo”, disse Economa, que agora é professor adjunto no OIST, além de sua função na UMD. “Quando as amostras são digitalizadas, podemos criar bibliotecas de organismos que podem agilizar seu uso, desde laboratórios de ciências até salas de aula e estúdios de Hollywood.”
Criando uma biblioteca digital da biodiversidade de formigas
Para compilar este extenso arquivo digital, a equipe de pesquisa coletou espécimes de formigas preservados em etanol de museus, instituições parceiras e especialistas de todo o mundo. Após organizar as amostras por espécie e casta, as amostras foram transportadas para o KIT para micro-CT de alto rendimento. O método funciona de forma semelhante a uma tomografia computadorizada médica, mas com uma ampliação muito maior.
O acelerador de partículas síncrotron da instalação gerou um intenso feixe de raios X capaz de escanear rapidamente muitas amostras. Um robô trocador de amostras manipulou os insetos durante o processo, girando cada amostra e substituindo-a pela próxima a cada 30 segundos. Esse rápido fluxo de trabalho produziu pilhas de imagens 2D que os pesquisadores posteriormente combinaram para criar modelos 3D completos.
Inicialmente, a varredura encontrou formigas enroladas ou em posições estranhas. Estas atitudes distorcidas estavam longe dos modelos realistas que os cientistas queriam criar. Para resolver esse problema, os alunos do curso CMSC 435 do professor associado de ciência da computação da UMD, James Purtill: “Desenvolvimento de software” começaram a desenvolver ferramentas de inteligência artificial que automatizam a “estimativa de posição”. A tecnologia ajusta as imagens digitalizadas para fazer com que as formigas apareçam em uma posição natural semelhante à que apareceriam na natureza.
“Esta colaboração foi uma grande oportunidade para nós”, disse Purtila. “O objetivo principal é incentivar os alunos a integrarem habilidades, trabalharem como uma equipe eficaz e demonstrarem sua capacidade de resolver problemas do mundo real. E esse problema era estúpido.”
Os modelos Antscan resultantes revelam detalhes internos como músculos, sistema nervoso, órgãos digestivos e ferrões com resolução micrométrica. Estas formigas digitais também podem ser animadas ou colocadas num ambiente de realidade virtual para investigação científica, educação ou entretenimento.
“Teria levado anos para fazer isso manualmente, então sem essas ferramentas computacionais basicamente nunca teria sido feito”, disse Economo. “Estamos agora a fazer grandes progressos no sentido de criar uma biblioteca viva de modelos interactivos que são relevantes para a biodiversidade da Terra. A IA permitir-nos-á explorar a diversidade da vida e partilhá-la com o mundo.”
Os dados do Antscan estão alimentando novas pesquisas
A crescente base de dados do Antscan já se revelou útil para a investigação científica. Economo também foi autor sênior de um artigo publicado na revista Conquistas da ciência 19 de dezembro de 2025 Neste estudo, os cientistas usaram dados do Antscan para descobrir se as colônias de formigas se beneficiam mais por terem um grande número de operárias menores ou menos indivíduos de corpo mais forte.
A equipe 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 a produção requer nitrogênio e outros minerais, uma armadura mais espessa representa um grande investimento de recursos para cada formiga individual.
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 reter mais trabalhadores, permitindo-lhes potencialmente crescer e diversificar-se com mais sucesso.
O Antscan tornou essas medições possíveis porque os modelos 3D permitem aos pesquisadores calcular com precisão o volume da cutícula, que antes era difícil de medir. O projeto também escaneou a mesma espécie de formiga examinada em um estudo de junho de 2025 publicado na revista Celular e em coautoria com Economo, que criou um conjunto de genomas de formigas de alta qualidade. Juntos, esses conjuntos de dados podem ajudar os cientistas a compreender melhor a relação entre características físicas e variação genética.
Como as varreduras são tão detalhadas, elas também podem ser úteis para treinar sistemas de aprendizado de máquina para reconhecer formigas no campo durante estudos comportamentais. A Economo planeja continuar expandindo o banco de dados digitalizando amostras adicionais e colaborando com estudantes de ciência da computação da UMD para aplicar essas técnicas de IA a novos conjuntos de dados biológicos.
“Este trabalho nos leva ainda mais para a era do big data, onde a forma e a forma do corpo são capturadas, analisadas e compartilhadas”, disse Econom. “O potencial para integração destes dados com outros tipos de dados e tecnologias é enorme e muito excitante”.
O artigo deles, High-Throughput Phenomics of Global Ant Biodiversity, foi publicado na revista Métodos da natureza 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; Ministério da Ciência, Pesquisa e Artes de Baden-Württemberg; Fundação Alemã de Pesquisa (Bolsa nº INST 35/1503-1 FUGG e 502787686); pós-graduação do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa; Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (Grant Nos. 18K14768, 21K06326 e 22KJ3077); Conselho Australiano de Pesquisa (Prêmio nº IC 180100008); Fundação Húngara para a Investigação, o Desenvolvimento e a Inovação HUN-REN (bolsa n.º K 147781); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (processo nº 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 Fundação Nacional de Ciência dos EUA (Grant Nos. DEB-1932467, DEB 1927161 e IOS-2128304); Ministério Italiano de Universidades e Pesquisa; Fundo para o Ambiente e a Conservação da Natureza de Hong Kong (Prémio n.º Nb. ECF 137/2020); e Fundação para a Ciência e a Tecnologia. Este artigo não reflete necessariamente as opiniões dessas organizações.
