Com o objetivo de detectar riscos de epidemias com potencial para causar cenários emergenciais na saúde brasileira, pesquisadores do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para a Saúde (Cidacs/Fiocruz) e do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia (Coppe), da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), criaram o Sistema de Alerta Precoce para Surtos com Potencial Epi-Pandêmico (Aesop). Segundo a Fiocruz, a plataforma ainda está em desenvolvimento e tem incentivo da Fundação Rockefeller e do Ministério da Saúde.
Além de dados socioeconômicos e climáticos e informações extraídas do Sistema Único de Saúde (SUS), a plataforma se baseia em dados da população, como compra de remédios, visitas aos postos de saúde e busca por doenças nas redes sociais para monitorar regiões com maior potencial para o surgimento de uma doença emergencial. A partir do cruzamento dessas informações, feito por meio de supercomputadores e inteligência artificial, autoridades de saúde receberão alertas e poderão tomar medidas para impedir que doenças infecciosas se alastrem e resultem em, por exemplo, uma epidemia.
Pesquisadores do Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia (Lamce), do Programa de Engenharia Civil, do Núcleo Avançado de Computação de Alto Desempenho (Nacad) e dos Programas de Engenharia Biomédica e de Engenharia de Produção, todos da Coppe, participaram do desenvolvimento do sistema de análise de dados. O professor da UFRJ, Fabiano Thompson, explica que o Aesop é um projeto abrangente e multidisciplinar e que está envolvido com a parte da metagenômica, ou seja, da detecção e identificação de vírus e outros microrganismos patogênicos em casos clínicos e no ambiente. “A abordagem de metagenômica permite identificar os agentes infecciosos, como vírus, bactérias e eucariontes microscópicos, e seus genes (microbioma) diretamente no ambiente, permitindo antecipar possíveis surtos epidêmicos”, explica.
A inteligência artificial será utilizada para localizar as áreas onde uma doença tem potencial de se espalhar de forma rápida pelo país. Após a identificação da área do surto, as equipes de pesquisa vão até o local e coletam amostras para identificar o microrganismo presente, enquanto os cientistas de dados da plataforma adicionam mais informações relevantes sobre o desenvolvimento do surto e recomendações de controle. Inicialmente, o foco do sistema será a identificação de vírus respiratórios. No entanto, é possível que também possa ser aplicado na prevenção de outras doenças, como a dengue.
De acordo com o professor Thompson, o alerta precoce de surtos pode auxiliar na tomada de decisão epidemiológica, gestão de riscos e medidas para conter o espalhamento de agentes infecciosos no Brasil. Para ele, o Aesop representa um grande avanço nas áreas de pesquisa da UFRJ, tanto de saúde quanto de biologia, porque permite alavancar os estudos sobre a biodiversidade microbiana e viral. “O projeto também representa muito para o futuro do Brasil e dos demais países porque permitirá desenvolver ferramentas para previsão de surtos pandêmicos. Aplicações tecnológicas do microbioma no contexto clínico, no ambiente e em processos industriais estão crescendo muito e têm muito a oferecer, com geração de divisas para o nosso país”, concluiu.