Inteligência Artificial e simulação computacional podem ajudar a compreender melhor eventos trombóticos
Pesquisadores pretendem compreender processos de adesão e deformação dos glóbulos vermelhos em diversas patologias
starline via Freepik
16 de outubro de 2024, 10:20

Fonte

Sara Machado, FCTUC

Publicação Original

Universidade de Coimbra

Áreas

Bioengenharia, Biofísica, Biomecânica, Ciência de Dados, Engenharia Biomédica, Hematologia, Medicina, Simulação Computacional

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Resumo

Em Portugal, cientistas estão desenvolvendo um estudo, também baseado em simulação computacional, para esclarecer possíveis mecanismos de adesão entre glóbuilos vermelhos, que pode levar à formação de trombos.

Após bons resultados iniciais, a equipe de pesquisa busca agora aplicar técnicas de machine learning para aproximar ainda mais os modelos computacionais de experimentos em laboratório.

A formação de trombos no sangue pode afetar criticamente a hemodinâmica e pode ter vários desfechos graves, inclusive podendo levar a óbito.

Quanto mais precocemente forem detectados sinais de formação de trombos, mais efetivo pode ser o tratamento.

Assim, desenvolver técnicas que melhorem a compreensão dos processos envolvidos na formação de trombos pode ser essencial para o desenvolvimento e a aplicação de novas soluções terapêuticas.

Neste sentido, cientistas do Instituto de Medicina Molecular (iMM) da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa e do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), em Portugal, estão desenvolvendo um estudo sobre a biofísica da formação de trombos no sangue.

Os especialistas estão estudando o aumento da viscosidade sanguínea, frequentemente associado a níveis elevados da proteína fibrinogênio. Esta proteína tem um papel crucial na ligação entre os glóbulos vermelhos, aumentando sua adesão. Isso pode agravar diversas condições clínicas.

Na FCTUC, os pesquisadores desenvolveram simulações computacionais avançadas para modelar a forma e a deformação de glóbulos vermelhos em diferentes condições de escoamento e adesão.

A equipe está analisando a concentração de fibrinogênio em pacientes com diferentes níveis da patologia e relacionando esses níveis com a adesão dos glóbulos vermelhos, utilizando um conjunto avançado de técnicas experimentais. O nosso objetivo é criar um modelo computacional que simule diferentes interações entre os glóbulos vermelhos, permitindo uma comparação rigorosa com os resultados experimentais obtidos pela [equipe do] iMM

Dr. Rui Travasso, professor e pesquisador do Centro de Física da Universidade de Coimbra

Próximos Passos

O próximo passo é a criação de uma vasta base de dados que integre tanto as simulações computacionais como as experiências laboratoriais.

“Esta base de dados permitirá uma análise quantitativa mais robusta e a classificação das alterações nos glóbulos vermelhos de forma automatizada. Além disso, está sendo desenvolvida uma ferramenta baseada em machine learning para identificar os choques mais representativos das alterações observadas experimentalmente”, destacou o Dr. Rui Travasso, professor e pesquisador do Centro de Física da Universidade de Coimbra.

Resultados preliminares

Os resultados preliminares mostraram que a abordagem é válida.

O objetivo em longo prazo é compreender melhor os processos de adesão e deformação dos glóbulos vermelhos em diversas patologias, contribuindo assim para o avanço do conhecimento científico e o desenvolvimento de potenciais intervenções terapêuticas.

O resultado da pesquisa pode contribuir para a detecção precoce de eventos trombóticos.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Rui Travasso

Professor do Centro de Física da Universidade de Coimbra

Instituições Citadas

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Universidade de Coimbra.

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