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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.
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.
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.