“Uma equipa de cientistas do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) desenvolveu simulações computacionais avançadas para modelar a forma e deformação dos glóbulos vermelhos em diferentes condições de escoamento e adesão”, informou a faculdade num comunicado enviado à agência Lusa.

No âmbito do projeto, liderado pelo Instituto de Medicina Molecular (iMM), “os especialistas estão a estudar o aumento da viscosidade sanguínea, frequentemente associado a níveis elevados da proteína fibrinogénio”.

Esta proteína “tem um papel crucial na ligação entre os glóbulos vermelhos, aumentando a sua adesão, o que pode agravar diversas condições clínicas”.

“A equipa está a analisar a concentração de fibrinogénio em pacientes com diferentes níveis da patologia e a relacionar esses níveis com a adesão dos glóbulos vermelhos, utilizando um conjunto avançado de técnicas experimentais”, afirmou o professor Rui Travasso.

Citado na nota, o também investigador do Centro de Física da UC explicou que os trabalhos em desenvolvimento visam “criar um modelo computacional que simule diferentes interações entre os glóbulos vermelhos, permitindo uma comparação rigorosa com os resultados experimentais” obtidos pelo iMM.

“Os testes realizados até ao momento indicam que, em presença de maiores concentrações de fibrinogénio, os glóbulos vermelhos apresentam maior adesão. 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”, explicou o físico, responsável pela investigação na UC.

O próximo passo será “a criação de uma vasta base de dados que integre tanto as simulações computacionais como as experiências laboratoriais”.

“Esta base de dados permitirá uma análise quantitativa mais robusta e a classificação das alterações nos glóbulos vermelhos de forma automatizada. Além disso, está a ser desenvolvida uma ferramenta baseada em 'machine learning' para identificar os choques mais representativos das alterações observadas experimentalmente", adiantou.

Com “resultados preliminares promissores”, o objetivo do projeto a longo prazo “é obter uma compreensão mais profunda dos processos de adesão e deformação dos glóbulos vermelhos em diversas patologias”, reforçando o conhecimento científico e “o desenvolvimento de potenciais intervenções terapêuticas”.