Por Valquíria Carnaúba

No momento em que a pandemia de covid-19 se amplia globalmente, um grupo grande formado por pesquisadores e bolsistas da Escola Paulista de Medicina (EPM/Unifesp) - Campus São Paulo decidiu se empenhar em duas vertentes distintas: desenvolver uma plataforma voltada à modelagem da infecção pelo SARS-CoV-2 (coronavirus) in vitro usando bioimpressão, e a produção de um modelo in silico para estudos da propagação do contágio por Sars-CoV-2 no Brasil. Ambas as ações integram o projeto Modelagem da Covid-19 in vitro e in silico, cujo financiamento pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) fora aprovado já na primeira quinzena de abril.

Com a modelagem da infecção in vitro, o grupo propõe um estudo multidimensional que forneça ferramentas para estudos da infecção e testes de fármacos. "Esse modelo será produzido por bioimpressão tridimensional (3D) utilizando células e compostos biocompatíveis. Estes são, então, colocados em uma bioimpressora 3D própria para impressão de células vivas", explica a coordenadora do subprojeto de modelagem in vitro e professora do Departamento de Bioquímica, Marimelia Porcionatto. Ela argumenta que a bioimpressão 3D é uma tecnologia recente que permite reproduzir parte de órgãos e tecidos para estudos in vitro - mais próximos da estrutura tridimensional encontrada nos tecidos do que a cultura de células bidimensional (2D). "O laboratório já tem uma bioimpressora, estamos adquirindo outra com a verba de financiamento da Fapesp", complementa.

O modelo de contágio in silico, por sua vez, fornecerá uma base para avaliação e predição do impacto da covid-19. Sua construção será coordenada por Jean Faber, docente da Disciplina de Neurociência (EPM/Unifesp), um dos pesquisadores associados do projeto temático. Conforme explica Porcionatto, os modelos in silico são modelos computacionais utilizados para predizer desfechos e tendências, entre outros. "Serão usados modelos matemáticos, anteriormente explorados em análise de conexão entreneurônios, para estudar dados relacionados à covid-19, como a movimentação das pessoas, suas relações, entre outras variáveis, utilizando dados das redes sociais e outras informações disponíveis", finaliza.