Algoritmos e testes genéticos ampliam possibilidades no estudo de vacinas

Métodos vêm sendo utilizados por alunos do professor Helder Nakaya, na Faculdade de Ciências Farmacêuticas

Vírus Ebola no Microscópio. Imagem: Cynthia Goldsmith/USCDCP

O primeiro laboratório que se propôs a oferecer mapeamentos genéticos no mercado brasileiro surgiu em 2010. A metodologia para detectar predisposições hereditárias vem sendo chamada de medicina personalizada e cresce a cada ano. Durante a pandemia do coronavírus, esse mercado teve um crescimento de até 700%, segundo os laboratórios.

Outra tendência tecnológica que vem interessando um público cada vez mais amplo é o aprendizado de máquina, que é um método usado, por exemplo, nos algoritmos das redes sociais. Um estudo do Instituto dos Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE), entidade fundada em 1884 nos Estado Unidos, apontou que o aprendizado de máquina foi a tecnologia apontada mais vezes como destaque para 2022 pelos 250 diretores de tecnologia entrevistados.

Explorando essas duas técnicas, Patrícia Conceição Gonzalez Dias Carvalho, do Laboratório de Biologia de Sistemas Computacional (CSBL, na sigla em inglês), iniciou em 2017 uma pesquisa de doutorado para estudar uma vacina contra o ebola (rVSV-ZEBOV) desenvolvida no Canadá. Ela avaliou a resposta a nível molecular de um grande número de voluntários que receberam o imunizante em quatro países diferentes: Estados Unidos, Suíça, Gabão e Quênia.

Enquanto os testes personalizados do mercado trabalham com o DNA, Patrícia observou o RNA, uma molécula menor, para entender as diferenças entre as respostas ao imunizante. Concluída em 2021, a pesquisa revelou que, com essa pequena amostra, os códigos de aprendizado de máquina podem prever quem pode ter reações adversas. “Isso possibilita uma maior transparência a possíveis complicações de uma vacina”, afirma a pesquisadora.

O sangue dos voluntários foram colhidos diariamente a partir do dia anterior à vacinação de cada paciente. A partir dos dados de expressão gênica obtidos antes da imunização, foram avaliadas diferentes doses em diferentes populações, o que permitiu identificar como essas predisposições se manifestaram e quais pessoas deveriam ter mais efeitos adversos.

Efeitos colaterais indispõem a população às vacinas

O monitoramento de vírus e bactérias possibilitam o desenvolvimento de vacinas antes que surtos maiores ocorram. Foi o que aconteceu com outros coronavírus existentes antes da pandemia e o que, em parte, permitiu a existência dos imunizantes, que só precisaram ser adaptados para o novo coronavírus (SARS-CoV-2).

O vírus Ebola foi identificado 1976, porém ficou por muitos anos restrito a algumas vilas localizadas no Zaire (atual República Democrática do Congo) e no Sudão do Sul. A pesquisadora explica que a transmissão do vírus não era tão eficaz, uma vez que a hemorragia causada é muito letal e as pessoas contaminadas morriam antes de infectarem outras.

Ela esclarece que uma possível explicação para os surtos que assolam a região são alguns rituais funerários e o contato com animais silvestres portadores do vírus. Entretanto, em 2014, o vírus se espalhou por regiões urbanas, cuja concentração populacional é maior.

A vacina tem uma eficácia altíssima, chegando a 97,5%, porém também causa muitas reações indesejadas pelos pacientes, como dor de cabeça, febre e dor no braço. O grande problema dessas reações é que elas podem impedir o sucesso de uma campanha de imunização. “O ideal é que a vacina não cause nenhuma reação não porque isso é ruim para a pessoa, mas porque ela não quer se vacinar por medo da dor, por medo de ter uma febre, por medo das reações”, explica Patrícia.

Num futuro próximo, a combinação das inteligências artificiais capazes de reconhecer padrões com exames genéticos pode permitir que saibamos quais alimentos e quais tratamentos seriam ideais para cada perfil individual. Com essas tecnologias se tornando mais acessíveis, a tendência é vermos também resultados em todo o sistema de saúde pública.

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