{"id":10604,"date":"2026-02-10T11:49:05","date_gmt":"2026-02-10T11:49:05","guid":{"rendered":"https:\/\/gimm.pt\/news\/modelar-a-fisiologia-humana-para-melhorar-os-tratamentos\/"},"modified":"2026-02-12T16:52:35","modified_gmt":"2026-02-12T16:52:35","slug":"modelar-a-fisiologia-humana-para-melhorar-os-tratamentos","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/gimm.pt\/pt-pt\/not\u00edcias\/modelar-a-fisiologia-humana-para-melhorar-os-tratamentos\/","title":{"rendered":"Modelar a fisiologia humana para melhorar os tratamentos"},"content":{"rendered":"\n

Como podem os modelos matem\u00e1ticos ajudar os m\u00e9dicos a escolher melhores terapias – e at\u00e9 antecipar como um paciente ir\u00e1 responder antes do tratamento come\u00e7ar? Esta quest\u00e3o esteve no centro do semin\u00e1rio de David J\u00f6rg, do Renal Research Institute (RRI), em Nova Iorque, intitulado \u201cModeling human physiology to improve patient treatment \u2013 Examples from industry\u201d, realizado no GIMM.<\/p>\n\n

J\u00f6rg descreveu como modelos matem\u00e1ticos baseados em fisiologia est\u00e3o a ser usados na ind\u00fastria para transformar conhecimento biol\u00f3gico em decis\u00f5es cl\u00ednicas concretas, com base na experi\u00eancia do RRI (uma subsidi\u00e1ria da Fresenius Medical Care, o maior prestador mundial de di\u00e1lise, que trata cerca de 300 mil pacientes em 3.700 cl\u00ednicas em todo o mundo). Longe de ser teoria abstrata, o trabalho foca-se em ferramentas pr\u00e1ticas que simulam a forma como o corpo humano responde \u00e0 doen\u00e7a e ao tratamento, permitindo aos investigadores testar estrat\u00e9gias virtualmente antes de chegarem aos pacientes. \u201cSe conseguimos simular a biologia\u201d, explicou, \u201ctamb\u00e9m conseguimos simular tratamentos que nunca foram testados antes e explorar as suas consequ\u00eancias de forma segura e r\u00e1pida.\u201d<\/p>\n\n

Um dos exemplos apresentados por J\u00f6rg centrou-se na osteoporose. Ao modelar a renova\u00e7\u00e3o \u00f3ssea ao n\u00edvel celular, a equipa consegue prever como diferentes combina\u00e7\u00f5es de f\u00e1rmacos afetam a densidade \u00f3ssea a longo prazo. A abordagem come\u00e7a na biologia: compreender como as c\u00e9lulas interagem, como as hormonas regulam a forma\u00e7\u00e3o \u00f3ssea e como os medicamentos interv\u00eam. Esse conhecimento \u00e9 depois codificado matematicamente e calibrado com dados cl\u00ednicos. Uma vez validado, o modelo pode explorar estrat\u00e9gias terap\u00eauticas que nunca foram testadas em ensaios reais. \u201c\u00c9 poss\u00edvel simular ensaios cl\u00ednicos em poucos segundos, em vez de os realizar com custos elevados e ao longo de muitos anos e com muitos pacientes,\u201d explicou J\u00f6rg. As simula\u00e7\u00f5es revelam que simplesmente alterar a sequ\u00eancia de medicamentos existentes pode modificar significativamente os resultados – uma melhoria sem custos adicionais, mas com potencial impacto cl\u00ednico relevante.<\/p>\n\n

Um segundo caso de estudo abordou a anemia em pacientes com doen\u00e7a renal em fase terminal. Aqui, a equipa desenvolveu modelos personalizados que se adaptam aos dados individuais de cada paciente e apoiam decis\u00f5es de dosagem. O sistema gera recomenda\u00e7\u00f5es, mas a decis\u00e3o cl\u00ednica permanece com os m\u00e9dicos. Como sublinhou J\u00f6rg, \u201co m\u00e9dico respons\u00e1vel tem a \u00faltima palavra e decide se segue ou n\u00e3o essa recomenda\u00e7\u00e3o.\u201d Num estudo cl\u00ednico com 90 pacientes, a abordagem assistida por modelo aumentou o tempo em que os pacientes se mantiveram dentro de n\u00edveis saud\u00e1veis de hemoglobina, ao mesmo tempo que reduziu o uso de medicamentos. O resultado, observou J\u00f6rg, \u00e9 um raro alinhamento de benef\u00edcios: \u201cmelhor tratamento, menos medicamentos, significa menos efeitos secund\u00e1rios, o que tamb\u00e9m significa menos dinheiro gasto em medicamentos.\u201d<\/p>\n\n

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