Ilias Kotsireas, Ioannis Tarnanas e Panayiotis Vlamos
No final de outubro, o Laboratório de Bioinformática e Eletrofisiologia Humana (BiHELab), do Departamento de Informática da Universidade Jônica, na Grécia, foi a Toronto, no Canadá, onde ocorreu o congresso GeNeDis 2018: Envelhecimento da Saúde e Bem-Estar Mental na Nova Era Digital. O professor Panayiotis Vlamos, chefe do departamento, e sua equipe anunciaram uma metodologia computacional, AD Blank Spot, para estudar doenças neurodegenerativas. A novidade foi desenvolvida e implementada com sucesso no BiHELab.
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No evento, Vlamos explicou ainda que a metodologia é aplicada a doenças não-genéticas de evolução lenta e que se baseia na conexão de micro e macro-medidas. As micro-medições se referem a biomarcadores submolares existentes dentro e fora do ambiente celular, enquanto a macro-medição estima a estabilidade da função de fragilidade do corpo humano para uma doença específica.
A conexão é alcançada por meio de um espaço vetorial “imaginário” obtido por meio desses biomarcadores. Isso cria um modelo inovador, único para cada organismo humano, o que serve aos propósitos da Medicina de Precisão. A trajetória personalizada da doença é denominada AD Blank Spot. Seu objetivo principal é a administração segura de medicamentos.
Vlamos, ao lado de Ioannis Tarnanas e Ilias Kotsireas, anunciou também a criação do Centro de Pesquisa em Biomarcadores Computacionais, RCCBm, que será apoiado por uma fundação sediada em Zurique, enquanto uma unidade de pesquisa será hospedada no Laboratório CARGO, no campus Waterloo da Wilfrid Laurier University, no Canadá.
Tarnanas é pesquisador sênior no Instituto Trinity de Neurociência, em Dublin, e membro do Atlantic, especializado em equidade de saúde do cérebro, com o GBHI baseado no Trinity College Dublin, e pesquisador associado na Swiss Neuro Foundation. Recentemente, ele ganhou o prêmio EIT Innovators Award pelo Instituto Europeu de Inovação e Tecnologia. A terceira parte do centro de pesquisa é Kotsireas, diretor do CARGO, com extensa pesquisa nas áreas de computação simbólica e projetos combinatórios.
A principal meta da RCCBm é atualizar as fontes disponíveis de dados biológicos para a precisão médica, contribuindo para a geração de modelos inovadores. Com base em vários biomarcadores que definem a saúde humana, pode fornecer alternativas precisas de diagnóstico ou prognóstico para os pacientes. O centro englobará Matemática Aplicada, Mineração de Dados, Modelagem, Biofísica, Bioquímica, Bioinformática, Neuroinformática, Computação de Alto Desempenho e Matemática Computacional em Biologia. Colaborações em todo o mundo com organizações de saúde, hospitais e empresas farmacêuticas são bem-vindas no sentido de acumular dados clínicos em grandes escalas.
“Se nosso objetivo for alcançado, seria como reavivar todas as substâncias farmacológicas fracassadas devido a uma especificidade limitada e lhes dar uma nova orientação, além de uma segunda chance de oferecer uma cura que ninguém poderia ter imaginado antes”, diz Vlamos. Isso seria um grande passo para a medicina de precisão e também poderá reduzir seriamente despesas com novas pesquisas.
Como resultado, a medicina de precisão pode trazer de volta à vida alguns tratamentos experimentais e, espera-se, ajudar milhões de pessoas a restaurar uma qualidade de vida melhor. Além disso, esse corte de custos poderia ser repassado aos pacientes, o que diminuiria as despesas de tratamento para um grande número de doenças.
