EmTech Espanha 2013: O futuro da medicina personalizada

Generales

EmTech, acrônimo em inglês das palavras tecnologias emergentes, consolidou-se como um encontro de referência para os especialistas do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Nesta terceira edição europeia do congresso, cujo lema é Não importa qual seja o problema, a tecnologia é parte da solução , a cidade selecionada para realizar a experiência foi Valência, Espanha.

Nós, os cirurgiões não temos feito nada que não seja medicina personalizada nos últimos séculos, mas agora a tecnologia permite uma medicina baseada nas características de cada indivíduo, não só genéticas, senão também de comportamento, desejos e expectativas , afirmou o diretor da unidade de Inovação do Hospital Clínico San Carlos, Julio Mayol, moderador da conferência Genômica, imagem e dados: O futuro da medicina personalizada .

O painel, que foi realizado dia 5 de novembro, deixou em evidência que conhecer mais genes associados ao desenvolvimento de enfermidades ajudará a melhorar o diagnóstico e tratamento, e que entender a influência do transcritoma e do epigenoma também será essencial. Neste sentido, Genômica de precisão, Big Data sobre características e evolução dos pacientes, e inovação serão essenciais na hora de tomar decisões na prática clínica.

Por isso, antes de pensar nas tecnologias que é necessário criar, deve-se converter os problemas atuais de saúde no núcleo da inovação e analisar como impactará solucioná-los.

Ana Conesa, diretora de Genômica da Expressão Gênica do Centro de Investigação Príncipe Felipe, explicou a complexidade na qual a genômica de precisão enfrenta hoje em dia: Sequenciar-se está se convertendo em algo bastante simples que custa a mesma coisa que um lifting facial . No entanto, destacou que, ainda que principalmente se busquem genes associados a enfermidades, em muitas ocasiões são alterações de vários genes as que dão lugar para a enfermidade.

Após a intervenção de Conesa participou Martha Gray, professora da divisão de Ciências da Saúde e Tecnologia de Harvard-MIT, quem argumentou que a inovação em medicina deve estar motivada pelas necessidades reais.

Gray explicou que a metodologia que põe em prática desde o consórcio M+Visão, chamada de Ideia cubo  (idea3), baseia-se em pensar problemas cuja solução possa marcar uma grande diferença. Para exemplificar a aplicação deste método, a professora mencionou a criação de um sistema rápido de prescrição de óculos. Trata-se de uma das tecnologias sanitárias mais rentáveis, entretanto, carece de suficientes profissionais capacitados para prescrever seu uso , detalhou.

Durante o encerramento do encontro, Leo Celi, fundador e diretor de MIT Sana, advertiu que o paradigma atual na geração de melhores práticas não é suficiente: A prática da medicina necessita uma transformação radical que poderia vir paralela a um correto manejo de grandes quantidades de dados médicos e do trabalho colaborativo entre médicos e científicos de dados .

Ninguém está analisando os dados coletados de forma rotineira, e a prática da medicina não deve ser baseada em evidência, senão baseada em construir evidência em si , afirmou Celi. E em seguida explicou o funcionamento de um sistema de monitoramento multiparâmetro inteligente, que otimiza a gestão das unidades de cuidados intensivos cruzando dados procedentes dos laboratórios e dos registros digitais do sistema de saúde.

Além disso, o fundador de MIT destacou o uso das grandes bases de dados clínicas: São fundamentais para personalizar recomendações e fazer um cálculo do equilíbrio entre riscos e benefícios para cada teste ou intervenção, e para buscar novos conhecimento que permita entender de forma mais profunda os processos da enfermidade .

No futuro, segundo Celi, a prescrição de um tratamento não deve estar baseada no que um doutor sabe, senão no que fazem centenas de doutores que estão monitorando outros pacientes e que estão buscando o melhor resultado para cada caso.

Por último, o diretor da MIT respaldou a necessidade de identificar previamente quais pacientes irão reacionar a uma terapia e quais não. A genômica não é suficiente, requer basear-se também na fenômica, ou seja, na análise de dados médicos eletrônicos para buscar padrões de resposta a tratamentos – em vez de buscar um a um possíveis biomarcadores- , concluiu.

Please follow and like us: