Imunologia Computacional: Conheça a área da computacão responsável por estudar o Sistema Imune

Adentre no domínio da Imunologia Computacional, onde a fusão entre ciência da computação e biologia abre novos horizontes na compreensão do Sistema Imune.

Neste artigo, exploraremos como algoritmos e modelos computacionais estão redefinindo os limites do conhecimento imunológico, prometendo avanços revolucionários em diversas áreas da saúde e da biotecnologia.

• O que é a Imunologia Computacional?
• Fundamentos da Imunologia
• Como a Imunologia Computacional Funciona?
• Recursos e Ferramentas
• Desafios e Futuro da Imunologia Computacional

O que é a Imunologia Computacional?

Descrevendo de forma teórica, podemos dizer que a Imunologia Computacional, também conhecida como imunologia de sistemas, envolve o desenvolvimento e aplicação de métodos de bioinformática, modelos matemáticos e técnicas estatísticas para o estudo da biologia do sistema imunológico, ou de partes dele.

Mas por que a Imunologia Computacional é relevante?

Embora, na maioria das vezes, nosso estudo sobre o Sistema Imune Humano (ou de outros seres) seja bem superficial, precisamos entender que estamos falando de um sistema extremamente completo e complexo, composto por dezenas de tipos de células diferentes e centenas de vias e sinais moleculares que interagem entre si.

Dessa forma, a imunologia computacional é utilizada como uma ferramenta para auxiliar na compreenção dos mecanismos do sistema imunológico de uma forma mais abrangente e sistemática.

Quando integramos modelos matemáticos, algoritmos de aprendizado de máquina e dados experimentais, conseguimos extrair insights valiosos sobre a dinâmica do sistema imunológico, abrindo novas perspectivas para o diagnóstico, tratamento, prevenção e predição de doenças.

Fundamentos da Imunologia

Como mencionado no tópico acima, não são apenas os humanos que possuem um Sistema Imune, mas, para deixar essa explicação mais fácil e próxima da nossa realidade, vamos tratar apenas do Sistema Imune Humano (SIH).

Quem é esse tal de SIH?

O Sistema Imune Humano é uma rede complexa de células, tecidos e órgãos que trabalham juntos para proteger o corpo contra patógenos, como bactérias, vírus, fungos e células cancerígenas.

É um sistema altamente sofisticado e coordenado que pode distinguir entre células próprias e estranhas, eliminando apenas as células que são uma ameaça para o corpo.

O sistema imune humano é composto por duas partes principais: o sistema imune inato e o sistema imune adaptativo.

O Sistema Imune Inato é a primeira linha de defesa do corpo, que age rapidamente contra patógenos conhecidos e desconhecidos.

O Sistema Imune Adaptativo, por sua vez, é a segunda linha de defesa, que é ativada quando o sistema inato não é capaz de eliminar o patógeno.

Essa parte do sistema imune é altamente especializada e pode reconhecer e lembrar patógenos específicos para uma resposta mais rápida e eficaz no futuro.

Quais são as principais células do SIH?

Como já mencionado algumas vezes nesse artigo (mas nunca é demais), o SIH é muito complexo e é composto por vários orgãos, tecidos e células. Vou citar aqui algumas das “mais importantes” apenas:

Linfócitos T

Responsáveis pela resposta imune adaptativa, os linfócitos T podem ser subdivididos em várias subpopulações, incluindo os linfócitos T CD4+ e os linfócitos T CD8+.

Os linfócitos T desempenham papéis cruciais na coordenação da resposta imune e na eliminação de células infectadas.

Linfócitos B

Produzem anticorpos específicos para combater antígenos, desempenhando um papel fundamental na resposta imune humoral.

Macrófagos

Atuam na fagocitose de patógenos e detritos celulares, apresentando antígenos para os linfócitos T e B, desempenhando um papel importante na resposta imune inata e adaptativa.

Células dendríticas

Responsáveis por capturar e apresentar antígenos aos linfócitos T e B, iniciando assim a resposta imune adaptativa.

Células Natural Killer (NK)

São células citotóxicas da imunidade inata que reconhecem e destroem células infectadas por vírus e células tumorais, sem a necessidade de ativação prévia.

Neutrófilos

São os leucócitos mais abundantes na circulação sanguínea e desempenham um papel importante na fagocitose de patógenos bacterianos, especialmente durante as fases iniciais da resposta imune.

Como a Imunologia Computacional Funciona?

A Imunologia Computacional utiliza modelos computacionais e matemáticos e técnicas de análise de dados para prever como o sistema imunológico irá reagir a certas condições, ajudando na pesquisa e desenvolvimento de novas vacinas e no estudo de doenças autoimunes, infecciosas, entre outras.

Algumas das principais maneiras de se utilizar a imunologia computacional são:

Modelagem e Simulação

Modelagem computacional é usada para simular interações imunológicas complexas que seriam difíceis de estudar experimentalmente.

Por exemplo, é possível criar modelos matemáticos que podem prever qual será a resposta imune do nosso corpo a algum tipo de vacina.

Um exemplo dessa aplicação pode ser encontrado no artigo: Modelling the Human Immune System Response to the ChAdOx1 nCoV-19 Vaccine

Aprendizado de Máquina em Imunologia

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são cada vez mais utilizados para prever comportamentos imunológicos e otimizar tratamentos. Estes algoritmos podem aprender com grandes volumes de dados para prever reações imunes.

Desenvolvimento de Vacinas e Terapias

A imunologia computacional não apenas ajuda a entender melhor as doenças, mas também é uma ferramenta poderosa para o entendimento da resposta imune às vacinas.

Existem diversos estudos sobre as mais diversas vacinas, utilizando a imunologia computacional. Como exemplo, vou deixar a tese de doutorado da minha antiga professora e orientadora:

Modelagem computacional da resposta imune à vacina contra febre amarela

Recursos e Ferramentas

Agora que já entendemos o que é a Imunologia Computacional e suas principais aplicações, está na hora de ensinar como você pode começar a se aprofundar ainda mais no assunto!

Estudo, estudo, estudo

A primeira dica que deixo é: aprofunde o seu conhecimento sobre o funcionamento do Sistema Imune Humano!

Você pode estar pensando, mas eu não acabei de ler um tópico sobre o SIH? Sim, mas esse tópico foi apenas a pontinha de um grande iceberg.

Antes de começar a aprofundar na Imunologia Computacional, nós precisamos entender o funcionamento do nosso sistema imune. E, para isso, ainda bem, temos muitos recursos disponíveis!

Livros técnicos sobre o assunto

Uma grande referência que utilizei durante o meu TCC foi o livro “Imunobiologia de Janeway-8” do Kenneth Murphy, mas existem diversos outros no mercado literário que podem ta ajudar na sua jornada de conhecimento!

Palestras no Youtube

Embora seja um tema ainda relativamente novo, existem diversos conteúdos sobre o assunto no Youtube. Vou deixar duas palestras do meu orientador que é uma das minhas referências no assunto:

Palestra: "Compreendendo Doenças com o Uso de Imunologia Computacional" - Marcelo Lobosco (DCC/UFJF)

Imunologia Computacional e Computação de Alto Desempenho

Outras fontes de conhecimento

Vivendo na era da informação, temos conhecimentos nos mais diversos lugares (lembrando sempre de validar todas as informações!).

Um lugar, talvez um pouco inusitado, que vou deixar como dica para você que quer estudar mais sobre o SIH é o Prime Video, mais especificamente o anime chamado “Cells at Work!!”, vale a pena assistir!

Ficar ligado em Publicações sobre o assunto!

Use e abuse do Google Scholar (Google Acadêmico), lá você encontra publicações de pesquisadores do mundo todo sobre diversos temas, incluindo, claro, a Imunologia Computacional.

Fazendo meu merchan aqui, trouxe mais um artigo que estive envolvida durante a minha graduação:

A Validated Mathematical Model of the Cytokine Release Syndrome in Severe COVID-19

o que me traz para o próximo subtópico…

English you must learn!

Acredito que todos saibam da importância do inglês para a área da computação e para a imunologia computacional não seria diferente, não é mesmo? Você pode, claro, encontrar artigos em português sobre o assunto, mas vai encontrar mil vezes mais em inglês!

Estudar (e treinar muuuuito) sobre linguagens de análise de dados

Para analisar dados em suas pesquisas na área de imunologia computacional, é necessário conhecer linguagens que sejam capazes de ajudá-los.

A primeira que eu cito aqui é a queridinha de muitos e desafeto de poucos, Python.

O Python é muito utilizado pela comunidade por sua sintaxe clara e legível, grande comunidade e vasta biblioteca de pacotes científicos (alô alô pandas!).

Mas, claro, Python não é a única linguagem que você pode utilizar, o R vem logo em seguida (minha opinião) como uma das escolhidas por pesquisadores da área!

Desafios e Futuro da Imunologia Computacional

Apesar de suas promessas significativas, a Imunologia Computacional enfrenta desafios notáveis.

Alguns deles são:

Complexidade dos Sistemas Biológicos

Modelar as interações presentes no SIH de maneira precisa é um grande desafio devido à variabilidade intra e interindividual e à falta de dados holísticos que integrem todas as dimensões do sistema imunológico.

Necessidade de Alto Poder de Processamento

Modelos computacionais em imunologia podem ser extremamente complexos, simulando milhares ou mesmo milhões de interações entre diferentes tipos de células, moléculas, e sinais em variados contextos e escalas de tempo.

Esses modelos exigem grandes capacidades computacionais para serem executados de forma eficiente.

Integração de Dados Multimodais

A imunologia computacional depende da integração eficaz de diferentes tipos de dados biológicos e clínicos.

A heterogeneidade e a grande dimensão desses dados apresentam desafios significativos em termos de normalização, análise e interpretação. Uma dos maiores desafios são as conversões de medidas que precisam ser feitas.

Escassez de Dados de Alta Qualidade

A qualidade e a quantidade de dados disponíveis podem limitar a precisão dos modelos computacionais. Problemas com dados incompletos, imprecisos ou enviesados podem levar a insights errados.

Desenvolvimento de Modelos Preditivos

Construir modelos que possam prever com precisão as respostas imunológicas em diferentes indivíduos é complexo. Estes modelos devem ser robustos e capazes de adaptar-se a novas informações à medida que se tornam disponíveis.

Questões Éticas e de Privacidade

Em um mundo onde dados são o novo petróleo, saber como manejá-los da forma correta, é extremamente importante, dessa forma, é necessário assegurar que os dados sejam usados de forma ética e que a privacidade dos indivíduos seja protegida é fundamental.