O sistema imunológico humano é uma rede complexa que trabalha em conjunto para defender o corpo contra invasores externos. Com a descoberta de novos patógenos, tem se tornado cada vez mais necessário e importante o desenvolvimento de modelos computacionais que são capazes de prever as reações do corpo humano. É neste contexto que Alexandre Pigozzo, pesquisador e professor do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ), vem desenvolvendo um software inovador para modelagem do organismo humano e simulação de respostas a diferentes tipos de infecções e tratamentos.

A pesquisa, desenvolvida com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG), está inserida no campo da imunologia computacional, área que busca o desenvolvimento e a aplicação de métodos de bioinformática, modelos matemáticos e técnicas estatísticas para o estudo da biologia do sistema imunológico, ou de partes dele. O projeto interdisciplinar propõe o desenvolvimento de um software open source (de código aberto), o que permitirá a todos os interessados a utilização e colaboração com a pesquisa.

O objetivo é propiciar um número maior de respostas, mais precisas e atuais, para diferentes cenários, ampliando as modelagens de software existentes. Com essa abordagem, é possível prever respostas imunológicas a diferentes estímulos, facilitando o desenvolvimento de tratamentos personalizados e a identificação de potenciais intervenções médicas. 

Essa capacidade de simulação avançada pode ser essencial para diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes. "Se tivermos um modelo robusto, poderemos usá-lo para fazer previsões. Por exemplo, o que explica doenças autoimunes? Com esse modelo, podemos investigar hipóteses através de simulações computacionais que complementam experimentos in vitro e in vivo”, destaca Pigozzo, ressaltando a importância do tempo e do desenvolvimento contínuo para alcançar resultados cada vez mais sofisticados.

O software desenvolvido foi pensado para pesquisadores iniciantes da área de modelagem computacional. “A ideia é oferecer a quem está iniciando uma ferramenta que, a partir de um desenho do modelo na interface gráfica, permite fazer simulações de forma interativa e gerar o código de programação com a implementação computacional do modelo”, destaca.

Captura de tela do software executando um dos modelos desenvolvidos pelo pesquisador.

Benefícios para a saúde e para a educação

Além do desenvolvimento técnico, o projeto tem um forte componente educativo. O software é uma ferramenta valiosa tanto para a pesquisa quanto para o ensino, auxiliando estudantes e pesquisadores na compreensão e na modelagem de sistemas biológicos complexos. Alexandre Pigozzo enfatiza que a motivação principal é facilitar todo o processo da modelagem computacional, desde a construção do modelo até sua implementação e simulação no computador.

“Para desenvolvermos um modelo, implementado no computador, fazer a simulação e depois interpretar os resultados, o aluno precisa de uma base forte de matemática e programação. Mas, além dessa base, o que o aluno precisa ter mesmo é a experiência prática de modelagem”, explica o professor destacando que o software proposto aposta na simplicidade de um sistema computacional para que os estudantes e pesquisadores consigam desenvolver equações mais complexas.

O projeto envolve várias etapas críticas que são interconectadas para alcançar uma modelagem precisa do sistema imunológico. Primeiramente, é essencial a coleta de dados biológicos detalhados dos pacientes, como informações genéticas e resultados de exames de sangue. Esses dados são então integrados em um banco de dados central, onde são analisados e processados por algoritmos desenvolvidos especificamente para identificar padrões imunológicos.

A segunda etapa crucial é a construção do modelo computacional. Esse modelo é uma representação matemática do sistema imunológico, que inclui diversas variáveis e parâmetros biológicos. O desafio aqui é garantir que o modelo seja suficientemente complexo para capturar a dinâmica real do sistema imunológico, mas também eficiente o bastante para ser executado em um computador em tempo hábil. Pigozzo e sua equipe utilizam técnicas de otimização para ajustar e refinar continuamente o modelo com base em novos dados experimentais.

“O legal do software é facilitar o primeiro contato do aluno com a modelagem computacional. Também é interessante porque ele pode exportar o código utilizado para fazer outras simulações. No caso, a gente usa um código em Python e, quando o aluno abre os códigos, ele também consegue aprender como aquela simulação foi pensada no modelo computacional. [...] Depois que o modelo estiver implementado e você testá-lo, é possível fazer simulações e verificar os resultados. Um de nossos testes foi utilizando um modelo baseado na Covid-19, construído a partir de dados da epidemia e de anticorpos de pacientes graves e moderados”, explica.

Uma vez construído o modelo, a fase de simulação permite que os pesquisadores testem várias hipóteses sobre como o sistema imunológico responderá a diferentes tipos de infecções ou tratamentos. Por exemplo, o software pode simular a resposta imunológica a uma nova vacina ou prever como uma doença autoimune pode evoluir em um paciente específico. Esses testes de simulação são vitais para identificar potenciais problemas e ajustar tratamentos antes de serem aplicados clinicamente.

Aplicabilidade do sistema

Outro aspecto inovador do projeto é a capacidade de personalização. Cada paciente tem um perfil imunológico único, e o software desenvolvido pelo pesquisador permite a criação de modelos personalizados que levam em conta essas diferenças individuais. Isso significa que os médicos podem prever com maior precisão como um tratamento específico funcionará para um paciente em particular, melhorando significativamente a eficácia das terapias e reduzindo o risco de efeitos colaterais.

A aplicação prática desse software é vasta. Na medicina preventiva, ele pode ser utilizado para identificar indivíduos com maior risco de desenvolver determinadas doenças, permitindo intervenções antecipadas. Em oncologia, pode ajudar a personalizar tratamentos de imunoterapia, que são altamente eficazes, mas também complexos e caros. Além disso, o software pode ser uma ferramenta valiosa em pesquisas sobre doenças infecciosas, ajudando a entender melhor a dinâmica de surtos e a desenvolver estratégias de controle mais eficazes.

O projeto de Pigozzo também promove uma colaboração interdisciplinar, reunindo especialistas em Biologia, Ciência da Computação, Estatística e Medicina. Essa abordagem colaborativa é essencial para enfrentar os desafios complexos da modelagem do sistema imunológico e garantir que os modelos computacionais sejam precisos e aplicáveis em contextos clínicos reais.