A investigação, cujos resultados da primeira fase foram publicados em agosto na revista científica Microbiome, utiliza um modelo matemático para integrar dados clínicos com a biodiversidade microbiana. O objetivo é identificar os microrganismos e as suas interações associadas a um microbioma saudável e protetor, ou a desequilíbrios que favoreçam doenças.
O modelo avalia a capacidade de resistência de um microbioma à invasão por microrganismos potencialmente prejudiciais, considerando a diversidade e proporção dos seus componentes. Este conceito pode ser aplicado a outras instâncias do microbioma ou a sistemas biológicos multi-espécies.
O estudo conta com a participação de Tomás Freire, estudante do Programa Doutoral em Matemática do Técnico, e Marina Garcia-Romero, estudante de mestrado que integrou o Técnico em 2025 através de um programa de mobilidade.
Alterações no microbioma vaginal estão associadas à vaginose bacteriana e a uma maior suscetibilidade a infeções. Compreender a resistência de certas comunidades microbianas poderá, no futuro, ajudar a encontrar melhores formas de manter ou recuperar um microbioma saudável, contribuindo para a saúde reprodutiva.
“"A principal limitação do nosso estudo é que ainda não dispomos de um modelo que explique de que forma os fatores específicos de cada pessoa, os fatores ambientais e a genética podem influenciar os coeficientes que relacionam os diferentes grupos de microrganismos com a capacidade de invasão por microrganismos patogénicos e com a saúde."
Como próximo passo, a equipa pretende aplicar o mesmo modelo a conjuntos de dados mais abrangentes, para identificar padrões de variação associados à idade, alimentação, comportamentos ou genética de cada pessoa.
O Centro de Matemática Computacional e Estocástica (CEMAT), associado ao Técnico, desenvolve investigação em matemática e modelação computacional aplicada à biomedicina, procurando compreender doenças e processos biológicos complexos, como infeções, resistência a antibióticos e cancro, e desenvolver modelos preditivos para novas estratégias de prevenção e tratamento.
