Uma equipa de investigadores da Universidade de Coimbra (UC) está a desenvolver novas formas de prever eventos trombóticos, usando machine learning e simulações avançadas em computador.

Os chamados eventos trombóticos ocorrem quando se formam coágulos de sangue em vasos sanguíneos, bloqueando a circulação. Estes coágulos podem levar a complicações graves, como enfartes ou acidentes vasculares cerebrais (AVC).

Liderada pelo Instituto de Medicina Molecular (iMM), a investigação desenvolveu simulações de computação avançadas para modelar a forma e deformação dos glóbulos vermelhos em diferentes condições de escoamento e adesão do fluxo sanguíneo.

Um dos fatores críticos analisados é o fibrinogénio, uma proteína que aumenta a viscosidade do sangue e favorece a adesão entre os glóbulos vermelhos, agravando o risco de tromboses.

Os cientistas estão a relacionar os níveis de fibrinogénio em pacientes com a capacidade dos glóbulos vermelhos se agregarem, recorrendo aos modelos de computador que simulam essas interações.

“O nosso objetivo é criar um modelo computacional que simule diferentes interações entre os glóbulos vermelhos, permitindo uma comparação rigorosa com os resultados experimentais obtidos pelo iMM”, explica Rui Travasso, físico e coordenador do projeto, citado em comunicado.

Os testes realizados até ao momento indicam que os glóbulos vermelhos apresentam maior adesão, em presença de maiores concentrações de fibrinogénio.

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“Com o apoio de técnicas de machine learning e processamento de imagem, conseguimos identificar automaticamente as alterações na forma dos glóbulos vermelhos antes e após a colisão entre eles, estabelecendo correlações entre as simulações e os dados experimentais”, acrescenta o investigador.