Pesquisadores apresentaram aplicações de inteligência artificial, bioinformática, genômica e transcriptômica espacial para investigar doenças infecciosas, prever riscos à saúde e compreender a organização das respostas imunológicas nos tecidos.
O uso de inteligência artificial para prever desfechos clínicos, a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para descobrir funções gênicas, a integração de dados climáticos à vigilância em saúde e o mapeamento espacial da imunidade tecidual estiveram entre os temas discutidos na tarde desta quarta-feira (16), durante o primeiro dia do evento “Institut Pasteur de São Paulo & Institut Pasteur de Montevideo: a Pasteurean Scientific Meeting”, realizado na Universidade de São Paulo (USP), entre 16 e 18 de setembro.
A programação reuniu pesquisadores do Institut Pasteur de Montevideo (IPMon) e do Institut Pasteur de São Paulo (IPSP) para apresentar diferentes aplicações de ferramentas computacionais e abordagens de ciência de dados em biologia, saúde e doenças infecciosas. As palestras mostraram como a integração entre grandes conjuntos de dados biológicos, climáticos e epidemiológicos está ampliando a capacidade de compreender processos complexos e gerar novas estratégias de pesquisa e vigilância.
Abrindo a sessão científica, Nadia Riera, do Institut Pasteur de Montevideo, apresentou pesquisas sobre o desenvolvimento do microbioma intestinal em recém-nascidos prematuros de muito baixo peso e seu impacto sobre a saúde desses pacientes.
A pesquisadora mostrou como análises de microbioma associadas a ferramentas computacionais podem identificar padrões relacionados ao risco de complicações infecciosas e inflamatórias. Os estudos revelaram a importância da colonização por microrganismos como Klebsiella pneumoniae e Escherichia coli, além dos efeitos do uso de antibióticos e da alimentação com leite materno sobre a composição microbiana.
Um dos destaques da apresentação foi o desenvolvimento de um índice computacional capaz de representar o grau de maturação ecológica do microbioma intestinal. Segundo Riera, a ferramenta poderá contribuir futuramente para a identificação precoce de recém-nascidos com maior risco de complicações clínicas, auxiliando a tomada de decisões médicas e a personalização de estratégias de cuidado.
Na sequência, Flavio Pazos, também do IPMon, discutiu o uso de métodos de aprendizado de máquina para enfrentar um dos principais desafios da biologia moderna: a identificação da função de genes ainda não caracterizados.
O pesquisador destacou que o crescimento acelerado das bases de dados genômicos contrasta com a quantidade relativamente pequena de genes cuja função foi validada experimentalmente. Para reduzir essa lacuna, seu grupo integra diferentes camadas de informação biológica, incluindo transcriptômica, organização genômica e dados de interação molecular.
Entre os exemplos apresentados estiveram estudos em organismos como Caenorhabditis elegans e Trypanosoma brucei, nos quais modelos computacionais permitiram identificar genes candidatos envolvidos em processos metabólicos, funções associadas aos cílios celulares e mecanismos de divisão celular. A abordagem, segundo o pesquisador, transforma grandes volumes de dados biológicos em hipóteses que podem ser posteriormente testadas em laboratório.
A terceira palestra foi ministrada pela pesquisadora do IPMon Luisa Berna, que apresentou diferentes aplicações da bioinformática e da genômica em pesquisas sobre doenças infecciosas. Após discutir trabalhos envolvendo genômica microbiana, resistência antimicrobiana e metagenômica ambiental, Berna concentrou sua apresentação em estudos com os parasitos Toxoplasma gondii e Neospora caninum.
Luisa Berna, do IPMon
Utilizando tecnologias de sequenciamento de longa leitura e ferramentas avançadas de análise genômica, sua equipe revisou montagens genéticas previamente consideradas de referência e identificou diferenças estruturais importantes entre essas espécies. Os estudos também revelaram elevada diversidade genética entre linhagens sul-americanas de Toxoplasma gondii, evidenciando padrões complexos de recombinação e ancestralidade.
Na parte final da apresentação, Berna mostrou uma estratégia baseada em códigos genéticos de rastreamento que permite acompanhar populações individuais de parasitos durante a infecção. A metodologia está sendo empregada para investigar como esses organismos atravessam barreiras biológicas e colonizam diferentes tecidos.
A palestra de Macarena Sarroca, do IPMon, foi dedicada aos efeitos das ondas de calor e de frio sobre a saúde da população uruguaia. A pesquisadora apresentou resultados de uma análise que combinou décadas de registros meteorológicos com dados de mortalidade em diversas cidades do país. Os estudos identificaram aumentos significativos do risco de morte durante eventos de temperaturas extremas, especialmente entre pessoas mais vulneráveis e portadoras de doenças crônicas.
Além de demonstrar os impactos desses fenômenos climáticos, Sarroca discutiu iniciativas voltadas à construção de um observatório de clima e saúde e ao desenvolvimento de sistemas capazes de transformar previsões meteorológicas em instrumentos de apoio para o planejamento de ações de saúde pública.
Mauro Morais, do Institut Pasteur de São Paulo, abordou a utilização de dados climáticos para apoiar ações de vigilância e prevenção em saúde dentro da abordagem One Health. O pesquisador apresentou estudos voltados principalmente à febre amarela, doença cuja transmissão depende de interações complexas entre vírus, vetores, primatas não humanos e condições ambientais. As análises demonstraram como a temperatura influencia o ciclo de desenvolvimento viral nos mosquitos e pode afetar padrões de dispersão da doença.
Entre os resultados discutidos por Morais, destacaram-se evidências de que o aumento recente das temperaturas pode favorecer a circulação viral em regiões de maior altitude, historicamente menos favoráveis à transmissão. O grupo também está desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina que combinam variáveis climáticas e ambientais para estimar o risco de ocorrência da doença.
Segundo Morais, a integração dessas informações pode complementar sistemas tradicionais de vigilância epidemiológica e contribuir para a construção de mecanismos de alerta precoce.
Encerrando a programação da tarde, Adriana Simizo, do grupo de Helder Nakaya no Institut Pasteur de São Paulo, apresentou aplicações da transcriptômica espacial para investigar a organização da resposta imune em diferentes contextos biológicos. A pesquisadora explicou como a tecnologia permite combinar informações de expressão gênica e localização celular, possibilitando identificar nichos especializados e padrões de interação entre células dentro dos tecidos.
Entre os exemplos discutidos estiveram análises de infecções virais no cérebro e estudos sobre estruturas linfoides terciárias em tumores. Utilizando algoritmos de autocorrelação espacial empregados em epidemiologia para identificar áreas de maior ou menor concentração de casos, o grupo adaptou essas ferramentas à análise de tecidos, conseguindo identificar regiões de organização celular altamente especializadas e reconstruir redes de comunicação entre diferentes populações celulares.
As abordagens apresentadas oferecem novas possibilidades para compreender como a resposta imune se organiza espacialmente em diferentes contextos, de infecções virais ao câncer. Simizo também mencionou a aplicação da transcriptômica espacial à leishmaniose, cujos primeiros dados haviam sido recentemente sequenciados pelo grupo.