I-GAME: Genômica integrada e IA como ferramenta para eliminação da malária no Brasil

• Processo: 24/10186-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Parasitologia - Protozoologia de Parasitos
• Pesquisador responsável: Cláudio Romero Farias Marinho
• Beneficiário: Cláudio Romero Farias Marinho
• Pesquisador Responsável no exterior: Taane clark
• Instituição Parceira no exterior: London School of Hygiene and Tropical Medicine, Inglaterra
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Biomédicas (ICB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Jamille Gregório Dombrowski ; Jody Emile Phelan ; Rodrigo Medeiros Martorano ; Sabrina Epiphanio ; Susana Gomes Campino
• Assunto(s): Genômica Inteligência artificial Malária Plasmodium
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Genômica | Inteligência Artificial | malária | Plasmodium | Genômica de Plasmodium

Resumo

A malária continua sendo um problema de saúde global significativo, com milhões de casos e centenas de milhares de mortes por ano, causada principalmente pelo Plasmodium falciparum (Pf) e Plasmodium vivax (Pv). Os esforços para o controle da doença tem sido um desafio devido a resistência emergente aos medicamentos, principalmente em relação aos tratamentos à base de artemisinina (ACTs). Embora a resistência à artemisinina seja observada principalmente no sudeste da Ásia, o risco existe em outras regiões com dinâmica de transmissão semelhante, incluindo partes da América do Sul, como o Escudo das Guianas. A importância dos dados genômicos no controle da malária é destacada, principalmente para identificação de mutações de resistência aos medicamentos (DR) e no rastreamento de padrões de transmissão. O sequenciamento do genoma completo (WGS) do parasita e o sequenciamento de amplicon direcionado (AMP-SEQ) são empregados para detectar as espécies, as mutações de DR e a diversidade genética. Essas tecnologias, apoiadas por plataformas como Oxford Nanopore e Illumina, permitem insights epidemiológicas precisos e auxiliam nas estratégias de vigilância. No entanto, a utilização eficaz dos dados genômicos é prejudicada por desafios como a necessidade de ferramentas de informática avançadas. O desenvolvimento de ferramentas orientadas por IA, como o software Malaria-Profiler, facilita a análise e a rápida interpretação dos dados de sequenciamento, fornecendo informações práticas sobre a identificação das espécies, perfis de DR e origens geográficas. Essas ferramentas são essenciais para informar o gerenciamento clínico, os esforços de vigilância e as intervenções de saúde pública, especialmente em regiões com dados escassos como o Brasil. A LSHTM e o ICB-USP pretendem aprimorar ainda mais essas ferramentas de informática, integrando modelos de IA para atualizar continuamente as bibliotecas de mutações e melhorar a precisão preditiva para as espécies e o perfil de DR, além de outras informações genômicas que podem auxiliar o Programa Nacional de Controle da Malária. O projeto envolve a realização de WGS/AMP-SEQ em diferentes hotspots de malária no Brasil para ampliar a compreensão da diversidade genética e aprimorar as estratégias de controle e eliminação da doença no país. A integração da IA com dados genômicos promete revolucionar o controle da malária, permitindo a vigilância proativa, estratégias de tratamento personalizadas e uma resposta oportuna a ameaças emergentes, como a resistência aos medicamentos. Essa abordagem não apenas aprimora o atendimento clínico, mas também fortalece os sistemas de saúde pública por meio da tomada de decisões informadas e do compartilhamento colaborativo de dados entre pesquisadores e prestadores de serviços de saúde em todo o mundo. (AU)