Como podem os modelos matemáticos ajudar os médicos a escolher melhores terapias – e até antecipar como um paciente irá responder antes do tratamento começar? Esta questão esteve no centro do seminário de David Jörg, do Renal Research Institute (RRI), em Nova Iorque, intitulado “Modeling human physiology to improve patient treatment – Examples from industry”, realizado no GIMM.

Jörg descreveu como modelos matemáticos baseados em fisiologia estão a ser usados na indústria para transformar conhecimento biológico em decisões clínicas concretas, com base na experiência do RRI (uma subsidiária da Fresenius Medical Care, o maior prestador mundial de diálise, que trata cerca de 300 mil pacientes em 3.700 clínicas em todo o mundo). Longe de ser teoria abstrata, o trabalho foca-se em ferramentas práticas que simulam a forma como o corpo humano responde à doença e ao tratamento, permitindo aos investigadores testar estratégias virtualmente antes de chegarem aos pacientes. “Se conseguimos simular a biologia”, explicou, “também conseguimos simular tratamentos que nunca foram testados antes e explorar as suas consequências de forma segura e rápida.”

Um dos exemplos apresentados por Jörg centrou-se na osteoporose. Ao modelar a renovação óssea ao nível celular, a equipa consegue prever como diferentes combinações de fármacos afetam a densidade óssea a longo prazo. A abordagem começa na biologia: compreender como as células interagem, como as hormonas regulam a formação óssea e como os medicamentos intervêm. Esse conhecimento é depois codificado matematicamente e calibrado com dados clínicos. Uma vez validado, o modelo pode explorar estratégias terapêuticas que nunca foram testadas em ensaios reais. “É possível simular ensaios clínicos em poucos segundos, em vez de os realizar com custos elevados e ao longo de muitos anos e com muitos pacientes,” explicou Jörg. As simulações revelam que simplesmente alterar a sequência de medicamentos existentes pode modificar significativamente os resultados – uma melhoria sem custos adicionais, mas com potencial impacto clínico relevante.

Um segundo caso de estudo abordou a anemia em pacientes com doença renal em fase terminal. Aqui, a equipa desenvolveu modelos personalizados que se adaptam aos dados individuais de cada paciente e apoiam decisões de dosagem. O sistema gera recomendações, mas a decisão clínica permanece com os médicos. Como sublinhou Jörg, “o médico responsável tem a última palavra e decide se segue ou não essa recomendação.” Num estudo clínico com 90 pacientes, a abordagem assistida por modelo aumentou o tempo em que os pacientes se mantiveram dentro de níveis saudáveis de hemoglobina, ao mesmo tempo que reduziu o uso de medicamentos. O resultado, observou Jörg, é um raro alinhamento de benefícios: “melhor tratamento, menos medicamentos, significa menos efeitos secundários, o que também significa menos dinheiro gasto em medicamentos.”