Algoritmo de bases de dados colaborativa permite que equipas médicas e investigadores de todo o Mundo partilhem dados genéticos de populações bacterianas com o objectivo de determinar a existência ou não de um surto de uma determinada doença.
João Carriço, investigador da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa (FMUL), estuda algoritmos capazes de analisar a informação genética de populações bacterianas de forma a tornar mais rápido o processo de identificação de uma epidemia.
“Nem todas as bactérias nascem iguais dentro de uma mesma espécie. Existem umas que têm resistência a antibióticos ou factores de virulência que as causam ser muito mais patogénicas para os humanos que outras da mesma espécie”, afirma João Carriço.
Actualmente é possível analisar o genoma bacteriano como um todo o que, segundo o investigador, permite descobrir quais os factores que fazem com que uma bactéria da mesma espécie seja diferente das outras e apresente características propícias de resistir aos métodos tradicionais de tratamento.
João Carriço estuda a estrutura das populações bacterianas, focado em perceber como novas metodologias de sequenciação de alto débito, que permitem sequenciar o genoma das bactérias, podem ser usadas para identificar a existência de um surto, ou determinar que os casos reportados pelas equipas médicas não passam de casos esporádicos. O sistema desenvolvido pela equipa da FMUL permite também identificar situações onde é aconselhável a vigilância epidemiológica de uma certa linhagem de bactérias.
“Uso os algoritmos com que trabalho para criar sistemas em que possa comparar bactérias, o genoma dessas bactérias, e visualizar as diferenças de modo a poder contrastar com a população.” Desta forma o sistema consegue identificar as linhagens problemáticas, reconhecer se uma bactéria é virulenta ou não e identificar se a bactéria é capaz de infectar humanos ou animais. É possível também ver se a bactéria possui factores que a fazem crescer na população e estabilizar ao longo do tempo.
Saiba mais sobre o investigador em: LinkedIn | ResearchGate | FMUL