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Atividade Financiada

Efeitos de Redundância no Contágio e Controlo da Dinâmica de rede: aplicações em biomedicina

Redundancy effects on spread and control in network dynamics: applications in computational biomedicine

Referência
2022.09122.PTDC
Data de Início do Projeto
2023-03-12
Data de Fim do Projeto
2027-03-11
Investigador Principal
Coinvestigador Principal
Área Científica
Ciências exatas
Programa de Financiamento
Concurso de Projetos de I&D em Todos os Domínios Científicos - 2022 - ICDT

Resumo

Como demonstra a atual pandemia do COVID-19, a nossa vida social e a saúde pública em geral dependem muito de interações que transitam desde redes moleculares de patógenos até redes de transporte, saúde, economia, ecologia e governação. O estudo das redes que interligam rapidamente o mais pequeno vírus à economia mais potente tem sido desenvolvida pela ciência interdisciplinar de sistemas e redes complexas (SRC), que visa encontrar e simplificar pontos em comum entre redes que são medidas e estudadas nas várias escalas das ciências naturais e sociais. Redes podem ser formalizadas como grafos, hipergrafos, complexos simpliciais, relações ou qualquer tipo de sistema dinâmico multivariável, determinístico ou estocástico. Esta flexibilidade formal faz da metodologia de SRC uma ferramenta potente para explicar e gerir problemas de redes multi-escala tal como pandemias. A disciplina de SRC é interdisciplinar pela sua própria razão de existir: encontrar e simplificar princípios comuns nas ciências naturais e sociais. Está também profundamente interligada à informática, inteligência artificial, e ciência de dados e de computação, uma vez que os seus métodos dependem de algoritmos combinatórios e inferência a partir de dados de larga-escala. Isto é particularmente importante dada a existência recente de uma grande quantidade de dados sobre comportamento humano nos diferentes níveis de organização, desde a biomedicina molecular até ao comportamento coletivo do cérebro e da sociedade. Esta agenda de investigação interdisciplinar e computacional tem tido muito sucesso na tradução de conceitos teóricos para resolver problemas nas ciências sociais, saúde publica, física, biologia, neurociências, entre outras áreas [T1-5]. A maioria dos avanços em SRC deriva do estudo de padrões de conetividade (estrutura de redes), que tem resultado numa compreensão mais profunda da organização de sistemas complexos. Apesar do progresso recente, existe ainda uma lacuna grave na compreensão de como a estrutura duma rede afeta a sua dinâmica [1, 2]. Por exemplo, ainda não sabemos como os padrões de conectividade sináptica produzem a dinâmica de padrões funcionais observados no cérebro quesão responsáveis pelo comportamento humano [5]. Da mesma forma, apesar de conhecermos a estrutura de interações entre genes através de modelos da biologia de sistemas [6, 7], esses padrões de conetividade não são suficientes para derivar estratégias de controlo para reverter uma célula doente a sã, ou converter uma célula diferenciada ao seu estado estaminal [T1-2][8, 9]. Problemas semelhantes aparecem com a coleta em larga escala de dados de comportamento social a partir das redes sociais e aparelhos móveis, o que tem gerado muito interesse em SRC [T3]. De facto, ainda desconhecemos se a conetividade de interações sociais pode prever e controlar a dinâmica social envolvida na saúde e na doença, por exemplo nas pandemias ou na deteção de interações entre fármacos [T3][10, 11]. Desta forma, o estudo de processos dinâmicos e intervenções nestas redes é necessário para podermos prever e controlar fenómenos biomédicos. De facto, a pandemia de COVID-19 mostrou que os países que melhor barraram a propagação do vírus, antes de vacinas estarem disponíveis (ex. Taiwan, Hong Kong e Coréia do Sul), usaram informações sobre a estrutura (relações de amizade e familiares) e a dinâmica (movimentação individual e coletiva) de redes de contacto humanas utilizando dados de telemóveis, transações de cartão de crédito, e até redes/média sociais  [12]. Esta proposta ataca esta lacuna com uma observação original: além de padrões de conetividade e padrões de dinâmica , existem padrões de redundância que definem como a estrutura afeta a dinâmica de redes. O projeto utiliza os métodos computacionais de SRC para produzir uma nova teoria de redundância em sistemas complexos, bem como a análise da transmissão de informação e controlo em modelos de regulação bioquímica, função neuronal, psicopatologia e dinâmica social relacionada com a saúde publica. A promessa, e até o dever, de investigação interdisciplinar é cruzar os vários campos sem os trivializar. Assim, o projeto será executado de forma sinergética com peritos das várias disciplinas envolvidas. Além disso, esta proposta é uma oportunidade única de fomentar a liderança e treino avançado em SRC em Portugal, com uma muito necessária tradução de conhecimento da informática para aplicações de saúde pública e biomedicina.

Instituições

Instituições Principais

  • Universidade Católica Portuguesa (UCP)
  • Fundação Calouste Gulbenkian (FCG)

Outras Instituições

  • Universidade de Lisboa Instituto de Sistemas e Robótica (ULISBOA ISR)
  • Universidade de Lisboa Instituto de Saúde Ambiental (ISAMB)

Financiamento 249.526,87 €

Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - Portugal

249.526,87 €