Investigação de princípios ativos com pacientes virtuais
Investigadores da Sanofi criam gémeos digitais
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Estima-se que entre 5 % e 8 % da população alemã sofra de uma doença autoimune, como asma, artrite reumatoide ou doenças inflamatórias intestinais. O desenvolvimento de novos medicamentos contra estas doenças é demorado e complexo. Para acelerar significativamente a investigação, Markus Rehberg trabalha na intersecção entre as ciências da engenharia, a matemática e a biologia. Ele e a sua equipa criam os chamados «pacientes virtuais» para modelar a eficácia de novos medicamentos antes de estes serem testados em ensaios clínicos.
«A biologia sempre me fascinou, especialmente o facto de até os seres vivos mais pequenos, como os micróbios, conseguirem realizar tarefas complexas nas quais os robôs e a eletrónica moderna ainda falham», conta Markus Rehberg. O engenheiro doutorado trabalha na área de Modelagem de Doenças, no âmbito da Unidade de Medicina Translacional (TMU) no Sanofi BioCampus, em Frankfurt. Lá, desenvolve os chamados modelos de «Farmacologia Quantitativa de Sistemas (QSP)».
Estes modelos representam detalhadamente os processos fisiopatológicos do ser humano, desde o nível molecular até às estruturas tecidulares complexas. «Pode-se imaginar isto como um sistema de equações que descreve processos químicos e celulares», explica Rehberg. Com a ajuda de dados de pacientes anonimizados, os modelos são posteriormente adaptados e aperfeiçoados de acordo com a evolução individual da doença. «É um processo demorado, mas permite-nos compreender as relações biológicas e as diferenças entre os pacientes», explica o engenheiro.
Após concluir a sua licenciatura em engenharia, Rehberg fez o doutoramento, investigou o metabolismo celular com a ajuda de modelos matemáticos e decidiu então dedicar-se à investigação farmacêutica, como ele próprio afirma: «Estou convencido de que podemos decifrar os sistemas biológicos de forma mais abrangente com conceitos da engenharia». Isso levou-me da investigação fundamental para o desenvolvimento aplicado de medicamentos.»
De pacientes virtuais a medicamentos reais
No BioCampus, o engenheiro dirige a área de QSP. A sua equipa reúne diferentes competências: biologia, matemática e informática. «Somos simultaneamente cientistas, analistas e desenvolvedores», conta ele. «Esta versatilidade não é apenas especial, reflete também a nossa resposta aos requisitos científicos e torna o nosso dia-a-dia extremamente variado.» O conhecimento especializado reunido é aplicado no desenvolvimento de pacientes virtuais. Assim que estes são criados, a equipa pode testar uma variedade de princípios ativos diferentes no computador, modelar o efeito e ajudar a tomar as decisões certas.
Já hoje, a equipa do QSP investiga os mais diversos medicamentos em estreita colaboração com outras funções na área da Investigação e Desenvolvimento em Frankfurt. Recebe-se feedback sobre se, por exemplo, a meia-vida, a ligação à molécula-alvo ou a dosagem de um fármaco devem ser ajustadas, a fim de alcançar o maior efeito possível no maior número possível de doentes. Para tal, a equipa recorre a uma grande quantidade de dados provenientes de muitas fontes diferentes: desde simples dados de ligação, passando por avaliações de biomarcadores do laboratório, até estudos clínicos próprios e externos. «Isso requer uma coordenação precisa com todas as funções envolvidas e só é possível através de uma boa colaboração e de um objetivo comum: ajudar os doentes», explica Rehberg. A estreita colaboração com os especialistas no local é, neste contexto, uma base indispensável do trabalho.
A equipa de investigação começou cedo a utilizar a inteligência artificial de forma específica no seu trabalho. Assim, a IA ajuda a analisar conjuntos de dados, a verificar e otimizar estruturas de modelos, bem como a gerar pacientes virtuais. Isto permite previsões mais robustas e significativas.
Em cooperação com institutos de investigação de IA de renome, a equipa está também a trabalhar para combinar modelos QSP com os métodos de IA mais recentes. «O objetivo é integrar nos modelos relações adicionais, como comorbidades e fatores demográficos, para representar pacientes individuais de forma ainda mais precisa como gémeos digitais», explica Markus Rehberg.
A integração bem-sucedida de dados de células individuais de alta resolução, ou seja, sequenciação de ARN de célula única, na criação de gémeos virtuais de pacientes é um passo significativo no caminho para testar consistentemente as moléculas primeiro no computador, seguindo o princípio «In Silico First». «Assim, podemos analisar doenças complexas a um nível até agora inatingível», afirma Rehberg. «Todos os dados e conhecimentos são continuamente incorporados nas nossas bases de dados, para que possamos continuar a otimizar os nossos modelos e utilizar o nosso conhecimento sobre o sistema imunitário na criação de futuros doentes virtuais.»
Essas descobertas podem ajudar a identificar precocemente substâncias ativas particularmente promissoras e a acelerar o desenvolvimento com a ajuda de desenhos de estudos otimizados. «Perspetivamente, a medicina tornar-se-á cada vez mais individualizada e, assim, ainda mais eficiente na forma de Medicina de Precisão. Para a aplicabilidade na prática clínica, os modelos QSP e os gémeos virtuais de pacientes poderão dar um contributo decisivo, ajudando a adaptar as terapias com precisão a cada paciente individualmente», resume Rehberg.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
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