Queria comentar com vocês um pouco sobre o Ron Germain, que convidamos para o congresso de Foz, ele vai dar uma palestra combinando seu trabalho em imaging com a abordagem de systems biology que ele vem fazendo há alguns anos.
Um aluno meu me perguntou o que é Systems Biology. Eu entendo que o nome indica uma preocupação com uma abordagem integrada da ciência, que busca identificar propriedades emergentes de um sistema. A idéia seria construir modelos para descrever o sistema imune, ou começando mais simples, uma rede celular. Para isso, o sistema precisa ser analisado e descrito de modo teórico – leia-se, matemático. Pois a matemática nada mais é do que uma língua muito poderosa pra se descrever alguma coisa.
Ao invés de reduzir um problema ao máximo, como fazemos, por exemplo, em um camundongo nocaute pra um receptor de vírus, e estudar a infecção nesse nocaute, imagine ter acesso a bancos de dados enormes, tipo genoma, proteoma, transcriptoma, lipidoma, todos os omas possíveis e imagináveis de um camundongo, ou de uma população humana, em diferentes situações. Daí imagine utilizar esses dados para discernir padrões de comportamento no sistema imune, por exemplo, antes e depois de uma vacina contra esse vírus. E contar o que você identifica em um modelo matemático. E daí começar a brincar com isso.
O Germain sempre se preocupou em ter uma visão conceitual da ciência. Ele produz bastante, mas sua posição é a de que podemos dedicar mais tempo pensando sobre o sistema imune. Ele vem encabeçando essa tendência no NIH há algum tempo, onde eles criaram um centro de imunologia humana (finalmente!). Nesse centro, desenham-se projetos para coletas de dados com essa abordagem. Ali se aproveitam experimentos naturais – por exemplo, como está o sistema imune de um grande grupo antes e após uma temporada de gripe, ou antes e após a vacinação.
Então também o Germain tem também um grupo que só faz a analise matemática. As propriedades emergentes, se identificadas, permitem prever o comportamento das variáveis no sistema. Por exemplo, como uma epidemia de um determinado microorganismo afetaria uma população na América Latina. Ali entram outras coisas alem dos omas – leia-se teoria das redes, teoria do caos... E saem previsões. Imagino o valor que esse tipo de previsão – se for precisa – tem para planejamento em saúde.
Para que todos no mundo possam utilizar esses bancos de dados que estão sendo criados, um passo importante será padronizar ao máximo as metodologias de coletas desses dados – isso vem sendo uma preocupação crescente em vários centros de pesquisa, já expressa em editoriais de algumas revistas científicas, e em artigos – como, por exemplo, o MIATA Project, para coleta de dados com células T – falarei sobre ele numa próxima postagem.
Sempre admirei o trabalho do Germain – li esses dias que ele com 11 anos tentava fazer transplante em camundongo, não acreditei, vou ter que tirar essa dúvida ao vivo. Bom, como ele, acho importante uma visão conceitual da ciência, oposta à simples coleta minuciosa de dados. Não me entendam mal, adoro um estudo elegante, mesmo ultra-reducionista. Mas por trás dele, pra mim, tem de haver um conceito, uma idéia de como aquele autor imagina que é a realidade, sendo aquele estudo uma pequena parte desta. Acho também que não consigo favorecer um tipo de abordagem à outra, acho que as duas tem espaço. Porém, penso sempre nos físicos, como muitos deles imaginam – e acertam – como é a realidade muito antes de haver a tecnologia pra obter dados e concretizar esse conhecimento. Eles modelam mais do que os biólogos. Seria possível então fazer a mesma coisa – modelar e testar previsões sem precisar fazer experimentos em imunologia... sou curiosa quanto a isso.
Acho que a palestra dele vai render uma boa discussão no congresso. Para ler mais,
Um aluno meu me perguntou o que é Systems Biology. Eu entendo que o nome indica uma preocupação com uma abordagem integrada da ciência, que busca identificar propriedades emergentes de um sistema. A idéia seria construir modelos para descrever o sistema imune, ou começando mais simples, uma rede celular. Para isso, o sistema precisa ser analisado e descrito de modo teórico – leia-se, matemático. Pois a matemática nada mais é do que uma língua muito poderosa pra se descrever alguma coisa.
Ao invés de reduzir um problema ao máximo, como fazemos, por exemplo, em um camundongo nocaute pra um receptor de vírus, e estudar a infecção nesse nocaute, imagine ter acesso a bancos de dados enormes, tipo genoma, proteoma, transcriptoma, lipidoma, todos os omas possíveis e imagináveis de um camundongo, ou de uma população humana, em diferentes situações. Daí imagine utilizar esses dados para discernir padrões de comportamento no sistema imune, por exemplo, antes e depois de uma vacina contra esse vírus. E contar o que você identifica em um modelo matemático. E daí começar a brincar com isso.
O Germain sempre se preocupou em ter uma visão conceitual da ciência. Ele produz bastante, mas sua posição é a de que podemos dedicar mais tempo pensando sobre o sistema imune. Ele vem encabeçando essa tendência no NIH há algum tempo, onde eles criaram um centro de imunologia humana (finalmente!). Nesse centro, desenham-se projetos para coletas de dados com essa abordagem. Ali se aproveitam experimentos naturais – por exemplo, como está o sistema imune de um grande grupo antes e após uma temporada de gripe, ou antes e após a vacinação.
Então também o Germain tem também um grupo que só faz a analise matemática. As propriedades emergentes, se identificadas, permitem prever o comportamento das variáveis no sistema. Por exemplo, como uma epidemia de um determinado microorganismo afetaria uma população na América Latina. Ali entram outras coisas alem dos omas – leia-se teoria das redes, teoria do caos... E saem previsões. Imagino o valor que esse tipo de previsão – se for precisa – tem para planejamento em saúde.
Para que todos no mundo possam utilizar esses bancos de dados que estão sendo criados, um passo importante será padronizar ao máximo as metodologias de coletas desses dados – isso vem sendo uma preocupação crescente em vários centros de pesquisa, já expressa em editoriais de algumas revistas científicas, e em artigos – como, por exemplo, o MIATA Project, para coleta de dados com células T – falarei sobre ele numa próxima postagem.
Sempre admirei o trabalho do Germain – li esses dias que ele com 11 anos tentava fazer transplante em camundongo, não acreditei, vou ter que tirar essa dúvida ao vivo. Bom, como ele, acho importante uma visão conceitual da ciência, oposta à simples coleta minuciosa de dados. Não me entendam mal, adoro um estudo elegante, mesmo ultra-reducionista. Mas por trás dele, pra mim, tem de haver um conceito, uma idéia de como aquele autor imagina que é a realidade, sendo aquele estudo uma pequena parte desta. Acho também que não consigo favorecer um tipo de abordagem à outra, acho que as duas tem espaço. Porém, penso sempre nos físicos, como muitos deles imaginam – e acertam – como é a realidade muito antes de haver a tecnologia pra obter dados e concretizar esse conhecimento. Eles modelam mais do que os biólogos. Seria possível então fazer a mesma coisa – modelar e testar previsões sem precisar fazer experimentos em imunologia... sou curiosa quanto a isso.
Acho que a palestra dele vai render uma boa discussão no congresso. Para ler mais,
Ron Germain: Towards a grand unified theory. JEM vol. 207 no. 2 266-267 , 2010.
Germain, R.N. 2001. Science. 293:240–245
