João Carlos Guimarães, recém-chegado investigador à FMUL, foi o escolhido para liderar uma equipa de investigação ao abrigo do projeto ERA Chair iSTARS! O propósito é de aliar a inteligência artificial e a medicina para criar bases de dados com capacidade para armazenar uma grande quantidade e variedade de informação, assim como desenvolver modelos de aprendizagem automática (machine learning) para identificar padrões nesses dados. A partir daqui está criada a possibilidade para novas investigações que procuram respostas no âmbito do combate e da prevenção de doenças, mas também na criação de novos medicamentos. João Carlos Guimarães, recém-chegado investigador à FMUL, foi o escolhido para liderar uma equipa de investigação ao abrigo do projeto ERA Chair iSTARS! O propósito é de aliar a inteligência artificial e a medicina para criar bases de dados com capacidade para armazenar uma grande quantidade e variedade de informação, assim como desenvolver modelos de aprendizagem automática
(machine learning) para identificar padrões nesses dados. A partir daqui está criada a possibilidade para novas investigações que procuram respostas no âmbito do combate e da prevenção de doenças, mas também na criação de novos medicamentos.
João Carlos Guimarães ainda está a conhecer os cantos à casa. A sua nova sala de trabalho localiza-se no edifício Egas Moniz, no Instituto de Medicina Preventiva e Saúde pública, IMPSP. É lá que durante os próximos 3 anos vai liderar uma equipa de investigação que se propõem a desenvolver uma base com dados provenientes dos gabinetes clínicos e dos laboratórios de investigação.”Por exemplo, os gabinetes clínicos vão fornecer/colecionar amostras de pacientes, enquanto que os laboratórios vão caracterizar detalhadamente estas amostras”, explica.
Com uma licenciatura em Engenharia de Sistemas e Informática, um doutoramento em Inteligência Artificial (IA) na Universidade do Minho e na Universidade da Califórnia em Berkeley, nos EUA, e um pós-doutoramento feito na Suíça, ele e a sua equipa vão utilizar a estatística e a inteligência artificial, criando modelos de aprendizagem automática, para a descodificação massiva de dados e o consequente reconhecimento de padrões. Esta análise, permitirá simplificar e agilizar o dia a dia nos serviços de saúde e na investigação
A criação deste centro de excelência em ciência de dados, é uma aposta ambiciosa da FMUL, porque traz as mais valias da inteligência artificial para um cenário prático, muito concreto que é a medicina. João Carlos reforça: “vai permitir trabalhar e interpretar os dados atuais da população que serve” destacando a “enorme aposta que é este projeto” que dá pelo nome de ERA Chair iSTARS e que tem a pretensão de trazer a ciência de dados para a FMUL.
João Carlos Guimarães tem uma vasta experiência não só nacional, como também internacional. Passou pelos EUA onde completou o doutoramento e se deparou com uma comunidade académica diferente da portuguesa. “É comum os estudantes começarem cedo na área da investigação até de forma extracurricular. Portanto quando lá cheguei, as pessoas com a mesma idade que eu, tinham um percurso mais vasto.” Mas há mais diferenças, “são mais focados e movem-se no cumprimento de objetivos. A motivação é diferente,” acrescenta.
Nos EUA, o trabalho focou-se no desenvolvimento de plataformas experimentais e modelos de aprendizagem automática para controlar a expressão de genes em bactérias. “O nosso objetivo era perceber como podíamos manipular os genes das bactérias para conseguir produzir o que queremos.” Traduzindo para uma linguagem mais simples, explica: “as bactérias são usadas em diversos processos industriais; compostos para medicamentos, fragrâncias ou cremes. O que nós fazemos é manipular as bactérias para fazerem o que nos queremos. Imagine o seguinte exemplo: Sabemos que uma determinada planta tem os genes necessários para produzir medicamentos que nos interessam para o tratamento da malária. Nós conseguimos proceder ao isolamento destes genes e transferi-los para bactérias para produção massiva desses mesmo compostos. Não precisamos de ter uma plantação que iria ter custos de produção mais elevados e havia desperdício de tempo. Com isto poupamos recursos por um lado e otimizamos por outro.”
Em 2014, teve mais uma experiência internacional, desta vez o destino foi a Suíça. Foi na Universidade de Basileia que desenvolveu a sua investigação na área da integração de dados genómicos e uso de métodos de biologia de sistemas para aprofundar os mecanismos de regulação de genes durante o envelhecimento, resposta imunitária e o desenvolvimento de cancro.
A área da investigação é sem dúvida uma das paixões deste investigador, mas o seu percurso não se fica por aqui. Com um pé na indústria, onde liderou equipas na farmacêutica Roche e na plataforma de comércio eletrónico Farfetch, teve também uma contribuição relevante na implementação de soluções de ciência de dados capazes de gerar conhecimento a partir de grandes volumes de dados provenientes de várias fontes.
Em 2023, aceitou o desafio da FMUL e aqui está pronto a enfrentar mais uma etapa. Um projeto que tem objetivos bem definidos e prazos a cumprir, mas já está habituado a esta pressão que diz ser “boa” e que “é inevitável para a obtenção dos resultados a que nos propomos”.
Para compensar, aproveita muito a natureza de todos os sítios onde já esteve. “Sim, o contacto com a natureza é essencial para estabelecer o equilíbrio.”.
Setembro é o mês em que a equipa vai começar a trabalhar a toda a velocidade, mas João Guimarães tem já os objetivos traçados e são muito claros; O nosso objetivo é tentar colaborar na parte de investigação básica, clínica e serviços hospitalares e sermos o elo de ligação entre todos.” E como é que se juntam as partes? “Com os nossos conhecimentos de bases dados e criando ferramentas informáticas de apoio à decisão médica e investigação, acredito que vamos unir estes produtores de dados que costumam trabalhar de forma independente. Vamos ser no fundo a cola entre todos os intervenientes.”
O iSTARS é um projeto da Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, financiado pela Comissão Europeia, através do programa H2020 (financiamento no. 952377) no valor de aproximadamente 2,5M €.
Dora Estevens Guerreiro
Equipa Editorial
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