É uma verdadeira task force composta por cerca de 150 biólogos, cientistas e engenheiros informáticos com uma missão tão ambiciosa, quanto crucial: programar o corpo, da mesma forma que se programa um computador, para travar o cancro. Num laboratório experimental inaugurado este Verão, mas já com trabalho feito de uma forma discreta e, até agora, silenciosa, a Microsoft pretende, a médio prazo – idealmente ao longo da próxima década – transformar as células em computadores “vivos” que poderão ser programados – e reprogramados – para tratar uma das mais mortíferas, devastadoras e complexas doenças que afecta toda a humanidade. E, assegura um dos seus responsáveis, “tecnicamente sabemos que é possível”. Resta agora tornar a possibilidade em realidade
POR
HELENA OLIVEIRA

Programar o corpo, da mesma forma que se programa um computador, para travar o cancro.

Esta pode ser a definição – básica, é certo – da mais recente aposta da empresa criada por Bill Gates. Com a inauguração, este Verão, de um laboratório experimental em Cambridge, no Reino Unido, o gigante tecnológico juntou uma espécie de exército, composto por 150 biólogos, cientistas e engenheiros informáticos com o objectivo de “solucionar” um dos mais complexos – e mortíferos – desafios enfrentados pela humanidade: o cancro.

Apesar de serem vários os projectos que estão já a decorrer neste laboratório que trocou os tubos de ensaio e as provetas por algoritmos e computadores, são duas as abordagens que pretendem definir a filosofia subjacente a este ambicioso objectivo, como explica Jeanette M. Wing, vice-presidente corporativa da Microsoft e responsável pela área de investigação em causa.

[pull_quote_left]A unidade de pesquisa da Microsoft pretende, a médio prazo, transformar as células em computadores “vivos” que poderão ser programados – e reprogramados – para tratar o cancro[/pull_quote_left]

A primeira tem como base a ideia de que o cancro e outros processos biológicos “constituem” sistemas de processamento de informação, o que significa que as ferramentas utilizadas para modelar/simular e processar informação – como as linguagens de programação, compiladores e verificadores de modelos – poderão ser utilizadas, de forma similar, nos processos biológicos.

A segunda está mais relacionada com os próprios dados e tem como base a premissa de que os investigadores podem aplicar técnicas como a “machine learning” – o método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos com base em algoritmos – à panóplia quase ilimitada de dados biológicos actualmente disponíveis, ao mesmo tempo que utilizam estas sofisticadas ferramentas de análise para melhor compreender e, consequentemente, tratar o cancro.

Ou, em linguagem menos “codificada”, esta unidade de pesquisa da famosa empresa de software pretende, a médio prazo – idealmente ao longo da próxima década – transformar as células em computadores “vivos” que poderão ser programados – e reprogramados – para tratar o cancro e, já a curto prazo, construir ferramentas de modelização informática para ajudar as farmacêuticas, os oncologistas e os investigadores da área a melhor compreender a doença e a desenvolver fármacos mais eficazes – e personalizados – que a possam combater com sucesso.

E o que parece saído de um bom – e com aparente final feliz – filme de ficção pode mesmo vir a tornar-se realidade, tendo como principal chave para o seu sucesso o “casamento” entre biólogos e especialistas informáticos.

O projecto tem ainda um terceiro componente de investigação, que visa juntar a machine learning e a visão computacional para oferecer aos especialistas em radiologia uma compreensão muito mais detalhada sobre a forma como os tumores dos seus pacientes estão a progredir (v. Caixa)

De uma forma muito discreta – ou, pelo menos, em “silêncio” – a Microsoft tem vindo a desenvolver a sua presença na área da investigação médica, em particular na biologia computacional, um segmento de investigação ainda muito pouco conhecido.

Com o novo laboratório, o seu posicionamento pode ser considerado como uma intersecção dos modelos analíticos com base em algoritmos (a denominada machine learning), com a matemática e a biologia, em conjunto, é claro, com a sua enorme proficiência em termos de ciências computacionais, o que, para Chris Bishop, director do laboratório em causa, e numa entrevista ao The Telegraph, afirma ser “perfeitamente normal” na medida em que “o cancro é um problema computacional”.

[pull_quote_left]O cancro é um problema computacional[/pull_quote_left]Para Bishop, a sua afirmação – em conjunto com a filosofia subjacente a toda esta unidade de investigação – “não funciona apenas como uma analogia, mas é, ao invés, uma clarividência verdadeiramente matemática. A biologia e a computação são disciplinas que parecem ser tão diferentes como a ‘água e o vinho’, mas que se relacionam de forma aprofundada no seu nível mais fundamental”.

A equipa multidisciplinar que faz parte deste laboratório está já a desenvolver computadores “moleculares”, construídos a partir de ADN e cuja missão, a longo prazo, é claro, será a de funcionarem como um médico que reconhece as células cancerígenas e as destrói.

Adicionalmente, está já a ser desenvolvido um software que “imita” ou simula o comportamento saudável de uma célula, para que esta seja comparada a uma outra “doente”, por forma a se perceber qual o problema que ocorreu na segunda e como o “consertar”.

Apesar de ser impossível negar que os objectivos desta unidade de investigação parecem ser demasiado ambiciosos, a verdade é que a sua missão pode triunfar e conferir esperança no combate a uma das principais causas de mortalidade em todo o mundo. De acordo com estatísticas reveladas pela OMS, em 2012, 14 milhões de novos casos de cancro foram detectados, com 8,2 milhões de mortes divulgadas. Mais preocupantes ainda são as estimativas para as duas próximas décadas: espera-se que o número de novos casos cresça em 70% até 2030 (de 14 milhões em 2012 para 22 milhões em 2030).

Assim, vale toda a pena analisar mais a fundo as principais propostas e apostas desta inovadora unidade de combate multidisciplinar, que realmente acredita que a sua estratégia de olhar para os mecanismos biológicos como se de programas informáticos se tratassem ajudará a perceber os motivos por que determinadas células têm comportamentos “anormais”, identificando-os precocemente, ao mesmo tempo que facilitará a determinação dos tipos de terapia nos quais vale mesmo a pensa investir. Com base numa excelente peça escrita pelo departamento de comunicação da Microsoft, o VER tenta – não sendo fácil – “traduzir” alguns dos projectos que já estão em curso, numa verdadeira viagem a um futuro próximo que, espera-se, seja muito mais do que uma grande ambição.

© Microsoft / Jonathan Banks
© Microsoft / Jonathan Banks

Excesso de informação é obstáculo à “medicina de precisão” ou individualizada

“Estamos a viver uma revolução no que respeita ao tratamento do cancro”, afirma David Heckerman, cientista reconhecido mundialmente e director sénior do grupo de genómica da Microsoft. A frase não é inovadora e há muito que profissionais, doentes oncológicos e respectivas famílias parecem desacreditar na tão falada revolução. E se é certo que o panorama tem vindo a mudar no que respeita a novas terapias, com reflexos nas taxas de tratamento e de sobrevida, a verdade é que o cancro continua a ser uma espécie de monstro, por vezes silencioso e quase sempre imprevisível, ao mesmo tempo que se mantêm desconhecidos os motivos subjacentes ao facto de determinadas novas terapias funcionarem num conjunto de doentes e falharem completamente num outro. E é (também) por isso que o mapeamento do genoma humano e os progressos na compreensão de outros materiais genéticos se afigura tão importante para as novas batalhas contra a doença que, para muitos, constitui a “peste contemporânea”.

Como explica Heckerman, a abordagem que tem vigorado até há relativamente pouco tempo assenta na premissa de que “se existe um cancro no cérebro, recebe-se tratamento para o cancro cerebral ou se o mesmo está nos pulmões, opta-se por um tratamento para o cancro pulmonar. Actualmente tão ou mais importante do que isso é tratar a genómica do cancro, ou seja, os genes que sofreram ‘más alterações’ no genoma”.

[pull_quote_left]A biologia e a computação são disciplinas que parecem ser tão diferentes como a ‘água e o vinho’, mas que se relacionam de forma aprofundada no seu nível mais fundamental[/pull_quote_left]Para os cientistas que lidam com estes progressos, a riqueza de informação [em termos genéticos] ao seu dispor confere-lhes a possibilidade de melhor compreender o cancro e o consequente desenvolvimento de tratamentos mais personalizados e eficazes para o combater. O grande problema é que as quantidades de dados são tão gigantescas que a tarefa de transformar informação em conhecimento se assemelha, mesmo, à busca de uma agulha no palheiro.

Como refere Jasmin Fisher, investigadora sénior no laboratório de Cambridge na área de Program Principles and Tools e professora associada no departamento de bioquímica da Cambridge University, “existe um fosso gigantesco entre a informação e os dados disponíveis e o seu conhecimento e compreensão”. E é também nesta área que a Inteligência Artificial, e os sistemas de machine learning, mais útil se poderá afigurar.

A investigadora opta por uma analogia simples para explicar de que forma é que este tipo de técnica poderá ser crucial para ajudar a colocar ordem no caos de informação actualmente existente: “num cenário básico, um sistema de machine learning pode identificar um gato com base em fotos previamente visualizadas de outros gatos. Assim, e na área oncológica, estas técnicas estão a ser implementadas de acordo com esta mesma lógica para ordenar e organizar milhões de peças de investigação e dados médicos”, o que abrirá caminho para a tão desejada “personalização” do cancro (e respectivo tratamento), definida como “medicina de precisão”.

Este é um excelente exemplo de como os especialistas em computação poderão ajudar, da melhor forma, os biólogos e, por arrasto os próprios oncologistas, na medida em que tornará mais fácil o acesso à informação mais recente sobre um tratamento de cancro eficaz para cada paciente a nível individual.

O excelente posicionamento da Microsoft no que respeita à computação em nuvem (cloud computing) é outra das vantagens ao dispor desta equipa de investigadores, sendo que os mesmos asseguram que foi extremamente difícil tornar este sistema fácil de usar, mesmo para quem não tenha experiência ou interesse particular em tecnologia e ciências computacionais. E o mesmo inclui temáticas tão díspares quanto aprender a falar a linguagem dos médicos e dos biólogos ou o desenho de ferramentas computacionais capazes de simular os sistemas que os investigadores utilizam nos seus próprios laboratórios.

Mas, e como afirma Andrew Philips, responsável pela pesquisa em computação biológica, é óbvio “que nenhuma das ferramentas ajudará a combater o cancro e a salvar vidas a não ser que sejam acessíveis para os biólogos, oncologistas e outros investigadores do cancro”. Daí a aposta também na simplicidade – q.b., é claro – e na acessibilidade a estas inovações.

© Microsoft / Jonathan Banks
© Microsoft / Jonathan Banks

O Bio Model Analyzer ou o “debug” do sistema

Jasmin Fisher não é ingénua ou arrogante o suficiente para afirmar que o cancro vai deixar de existir. Mas, em conjunto com a sua equipa, acredita que ao se usar a tecnologia para o compreender – ou, mais especificamente, os processos biológicos responsáveis por uma célula saudável tornar-se cancerosa, tudo se tornará mais simples. E, nessa altura, “quando compreendermos onde é que o problema ocorreu, será mais fácil pensar em formas de o ‘consertar’”.

[pull_quote_left]Existe um fosso gigantesco entre a informação e os dados disponíveis e o seu conhecimento e compreensão[/pull_quote_left]Assim, o objectivo do seu grupo de trabalho é perceber o “programa”, ou o conjunto de instruções que ‘dizem’ à célula para executar determinados comandos ou comportar-se de uma determinada forma”, afirma. Ou e em suma, assim que se conseguir construir um programa que descreva o comportamento saudável de uma célula, e compará-lo com a célula doente, será muito mais fácil encontrar uma forma de corrigir esse comportamento não saudável. Ou seja, fazer um “debug” do programa.

Claro que, em teoria, tudo isto parece simples. Mas até chegar a este ponto desejável o caminho é verdadeiramente complexo. E é aqui que entra o denominado Bio Model Analyzer (BMA), a ferramenta baseada na cloud que permite aos biólogos modelar –ou simular – a forma como as células interagem e se interligam entre si.

Como explica o próprio site da Microsoft, o sistema cria um modelo computorizado que compara os processos biológicos de uma célula saudável com os processos “anormais” que ocorrem quando a doença ataca. Essa comparação permite aos cientistas observarem as interacções existentes entre os milhões de genes e proteínas no corpo humano que conduzem ao cancro, ao mesmo tempo que os ajuda a delinear, rapidamente, a forma menos danosa para fornecer um tratamento personalizado ao paciente em causa. Adicionalmente, e na medida em que o BMA tem várias utilizações possíveis, permite igualmente detectar o cancro “antecipadamente”, delinear quais os tipos de terapias que mais eficazes se afiguram para o tratar e ainda perceber quando e até que ponto as células cancerígenas se tornam resistentes a estas mesmas terapias.

A Microsoft oferece um exemplo prático sobre o funcionamento do BMA: imaginemos que um paciente tem uma forma rara, e geralmente fatal, de cancro no cérebro. Ao utilizarem o BMA, os médicos podem introduzir toda a informação biológica desse mesmo paciente no sistema; seguidamente podem usar o sistema para realizar todo o tipo de experiências, comparando a informação existente sobre o cancro do paciente com a de uma pessoa saudável, por exemplo, ou ainda simular as diversas formas de resposta que o sistema do doente oncológico poderá ter aos vários fármacos ou terapias existentes.

[pull_quote_left]A equipa multidisciplinar que faz parte deste laboratório está já a desenvolver computadores “moleculares”, construídos a partir de ADN e cuja missão, a longo prazo, é claro, será a de funcionarem como um médico que reconhece as células cancerígenas e as destrói[/pull_quote_left]

Para Jonathan Dry, cientista na AstraZeneca, a farmacêutica que estabeleceu uma parceria com a equipa do BMA, “este irá acelerar a pesquisa na medida em que tornará possível testar um número alargado de possibilidades, as quais não seriam possíveis em laboratório. No passado (e ainda no presente), e como acrescenta Dry, as hipóteses a serem testadas dependem, em grande parte, de uma certa “preferência” dos oncologistas face a um determinado tratamento, com base em “palpites” que estes consideram ser mais promissores.

Actualmente, o BMA está já a ser utilizado pela Microsoft e pela AstraZeneca para melhor compreender as interacções farmacológicas e a sua resistência em pacientes com um certo tipo de leucemia. E ambas as equipas afirmam estar a perceber melhor por que motivo vários pacientes respondem de forma diferente a certos tipos de tratamento.

Dai o BMA ser extremamente promissor no que respeita a abordagens mais personalizadas no tratamento do cancro – ou na medicina de precisão – na medida em que poderá permitir aos investigadores e oncologistas analisarem com todo o detalhe o caso em particular de cada paciente e respectivo tumor, ao mesmo tempo que poderão realizar testes que consideram outros factores que poderão ter impacto na terapia, como por exemplo se o paciente padece de outras doenças ou se está a tomar medicamentos que possam interagir com os fármacos oncológicos.

© Microsoft / Jonathan Banks
© Microsoft / Jonathan Banks

Programar as células como se programam os computadores

Quando é necessário criar um novo software, o mais normal é que os programadores utilizem uma determinada linguagem de programação em conjunto com outros processos formais para se criar um sistema que siga determinadas regras [de computação].

Neil Dachau e a equipa em que trabalha pretendem fazer o mesmo com a biologia no denominado Bio Computation Group. O projecto, liderado por Andrew Phillips, consiste num (gigantesco) esforço para perceber de que forma é que as células tomam decisões, incluindo as que servem de “gatilho” para o cancro, tendo como objectivo o desenvolvimento de uma linguagem de programação que simule os relacionamentos entre os componentes biológicos e que possa, idealmente, controlar a forma como estes se comportam. Se isso vier a ser possível, uma resposta poderá ser igualmente despoletada, no interior da célula, para combater a doença antes que esta se espalhe.

[pull_quote_left]Uma das abordagens em estudo passa pela criação de uma espécie de computador molecular que poderá ser introduzido no interior de uma célula, monitorizando-a[/pull_quote_left]

Se a meta principal desta equipa se concretizar – programar a biologia como se programam computadores – será uma inovação de tal ordem que abrirá todo um conjunto de oportunidades, numa panóplia alargada de áreas, desde os tratamentos de doenças até à alimentação do mundo com colheitas muito mais eficazes e produtivas.

Ainda de acordo com Phillips, uma das abordagens em estudo passa pela criação de uma espécie de computador molecular que poderá ser introduzido no interior de uma célula, monitorizando-a. E se esse sensor detectar uma anomalia – uma doença – poderá “activar” uma resposta para a combater, o que significará uma melhoria absoluta no que respeita aos actuais tratamentos os quais, na sua maioria, acabam por destruir as células saudáveis ao longo do mesmo processo que é utilizado para destruir as células cancerígenas.

[pull_quote_left]Um dos mais óbvios e gigantescos desafios assenta no facto de que os sistemas biológicos – e o nosso corpo – são muito mais misteriosos do que o hardware – os computadores – que criámos para correr software[/pull_quote_left]Obviamente que esta unidade de investigação se encontra ainda numa fase muito inicial no que respeita aos vários projectos de pesquisa e aos seus resultados de longo prazo.

“E um dos mais óbvios e gigantescos desafios assenta no facto de que os sistemas biológicos – e o nosso corpo – são muito mais misteriosos do que o hardware – os computadores – que criámos para correr software”, acrescenta ainda Phillips.

Mas, assegura, “sabemos que tecnicamente é possível, portanto resta-nos torná-lo realidade”. E que assim seja.


© Microsoft / Jonathan Banks
© Microsoft / Jonathan Banks

Porque os radiologistas precisam de tecnologia para os ajudar a manter actualizados com… a tecnologia

Conta a história publicada no site da Microsoft que, há alguns anos, o radiologista e presidente do Royal College of Radiologists do Reino Unido, Giles Maskell, afirmava que uma tomografia computorizada (TC) normal poderia produzir cerca de 200 imagens. Hoje, esse mesmo scan – produzido por máquinas que podem vários custar milhões de dólares – consegue produzir cerca de 2 mil imagens – o que corresponde a uma riqueza de dados que não pode ser interpretada apenas com o olho humano, em geral a mais utilizada “tecnologia” que os consegue ler.

Como explica Antonio Criminisi, especialista em machine learning e em visão computacional e responsável pela pesquisa em radiomics no laboratório da Microsoft, “os especialistas em radiologia conseguem olhar para uma imagem – por exemplo, um scan de um cérebro – e afirmar, em dois segundos, se existe ali um tumor ou não”. Todavia, quando é necessário perceber se um determinado tratamento está a funcionar ou não, a sua tarefa torna-se infinitamente mais complexa. E isso é porque “o olho humano não é assim tão bom a avaliar as formas complexas mediante as quais um scan moderno radiológico [já] consegue mostrar se o tumor está a aumentar, a diminuir ou a modificar-se em termos de forma”, acrescenta.

Ou, como sublinha também Giles Maskell, “os pequenos detalhes excedem, em muito, a nossa capacidade para os compreender a todos e para processar algo que pode ser muito significativo”. Assim, “o que precisamos é de ajuda para a apresentação da informação para que seja mais fácil para nós analisar esse número astronómico de imagens”, assegura.

Ou e na verdade, o que os radiologistas precisam é de uma tecnologia que os ajude a manterem-se a par dos progressos tecnológicos existentes nas suas áreas de actuação, sendo esse o objectivo exacto da equipa de Antonio Criminisi. O seu projecto e investigação, baseado em dados, procura utilizar a visão computacional e o ramo da IA já mencionado anteriormente – o machine learning – para aumentar o conhecimento especializado dos radiologistas conferindo-lhes avaliações mais detalhadas e consistentes.

O sistema no qual esta equipa está já a trabalhar poderá avaliar scans em 3D, pixel a pixel, e informar os radiologistas, com exactidão, quanto cresceu ou diminuiu um tumor, ou como a sua forma alterou, desde o último scan realizado. Adicionalmente, poderá ainda fornecer outro tipo de informações, como por exemplo a densidade dos tecidos, em conjunto com o “estado de saúde” das células que rodeiam o tumor.

E, na medida em que a Inteligência Artificial tem vindo a ser “acusada” – e em alguns sectores, com “razão” – de que poderá roubar o emprego aos humanos, neste caso e como clarifica Criminisi, “o objectivo não é substituir os conhecimentos dos radiologistas, mas ajudá-los a fazer melhor o seu trabalho”.

E finaliza: “Vai sempre existir a necessidade da interpretação humana. Os computadores e a ciência computacional irão ‘apenas’ permitir que tomemos melhores decisões”.

Fonte: “How Microsoft computer scientists and researchers are working to ‘solve‘ cancer” – Microsoft Stories


Helena Oliveira

Editora Executiva