O nome do projeto foi resgatado e inspirado na mitologia grega, mais precisamente no heróico semideus Perseus. Porém, o projeto PERSEIDS é uma investigação para o futuro, e pensado para fazer frente a um dos maiores dramas do presente: o cancro, e tendo em conta a sua dimensão o nome assenta-lhe bem. Trata-se de personalização de terapêuticas oncológicas através da modelação integrada de dados heterogéneos de doentes com cancro. Diferencia-se pela natureza multidisciplinar, tentando explorar e estreitar as ligações entre as áreas da saúde e da engenharia, incentivando a criação de pontes que tornem mais fortes e viáveis as terapêuticas oncológicas. “A ideia-chave subjacente a esta linha de investigação é utilizar ferramentas de modelação dinâmica, controlo, aprendizagem automática e otimização e decisão para o desenvolvimento da medicina personalizada”, explica a investigadora do IDMEC e responsável pelo projeto, a professora Susana Vinga.
Devido ao seu caráter altamente multidisciplinar, são várias as instituições do Técnico e da Universidade de Lisboa envolvidas, nomeadamente o IDMEC, o IT e o INESC-ID, para além da Faculdade de Ciências, o IMM e o CHLN – Hospital de Santa Maria. Um total de 27 investigadores, bolseiros e alunos de Mestrado perfazem a equipa que todos os dias luta para fazer histórias com o PERSEIDS.
“A passagem destes conhecimentos para a prática clínica”, é por si só um desafio como nos conta a professora Susana Vinga, mas importantíssima nesta caminhada rumo à “medicina dos 4 P’s” – predictive, personalized, preventive, participatory. O impacto esperado de projetos deste tipo é “claro contribuir para o desenvolvimento de sistemas robustos de apoio à decisão e à personalização da terapia de doentes oncológicos pela análise e integração de todos os seus dados disponíveis”, explica a investigadora. Para já e no primeiro ano da sua execução, as metas propostas têm sido atingidas “destacando novos modelos dinâmicos para a remodelação óssea, que incluem já a presença do tumor, bem como a farmacocinética/farmacodinâmica dos tratamentos habituais”, explica a coordenadora do projeto. “Propusemos, entre outros, métodos de otimização esparsa para modelação de dados de sobrevivência, abordagem para deteção de observações discrepantes (outliers) e algoritmos para clustering de séries temporais curtas”, enumera a professora Susana Vinga.
No final toda esta informação será integrada dando origem a classificadores que identifiquem os fatores associados ao outcome da doença. O PERSEIDS funcionará no fundo como um reforço do desenho de controladores adaptativos e dos sistemas de apoio à decisão. Provavelmente e pelo trabalho que está a ser feito, daqui a uns tempos quando ouvir este nome não se lembrará automaticamente, e apenas, de uma história marcante da mitologia grega.
