“Como está o tempo lá fora?”
É uma pergunta simples, sobre a qual não pensamos duas vezes. Nossos assistentes inteligentes, telefones ou uma simples busca na internet podem responder. Mas, na verdade, é necessária uma rede global de sensores de estações meteorológicas, análises de dados avançadas e supercomputadores modernos para fazer essas previsões.
O Microsoft Premonition pretende fazer o mesmo para prever a distribuição e evolução de micróbios, vírus e animais transmissores de doenças no bioma da Terra ou na vida ao nosso redor. Se o bioma pudesse ser monitorado como o clima, os patógenos ambientais poderiam ser detectados mais cedo e os surtos previstos antes que causassem grandes epidemias.
Hoje, mais do que nunca, novas redes globais de sensores são necessárias para proteger nossa saúde e a saúde de nossas economias e sociedades.
“O Microsoft Premonition muda o paradigma de reagir a patógenos conhecidos para continuamente procurá-los conforme eles evoluem”, diz Ethan Jackson, diretor sênior do Microsoft Premonition. “Esses sinais podem nos ajudar a identificar ameaças potenciais mais cedo, responder mais rápido e desenvolver novas intervenções antes que ocorram surtos.”
Microsoft Premonition é um sistema avançado de alerta precoce que combina plataformas de detecção robótica, inteligência artificial, análise preditiva e metagenômica em escala de nuvem para monitorar de forma autônoma animais portadores de doenças, como mosquitos, coletar amostras ambientais de forma robotizada e, em seguida, examiná-los genomicamente em busca de ameaças biológicas.
Como a previsão do tempo, seus pipelines de análise usam computação em escala de nuvem, aproveitando os avanços mais recentes no Azure IoT e Azure Data Lake no Microsoft Azure. Hoje, os pipelines do Premonition escanearam mais de 80 trilhões de pares de base de material genômico de amostras ambientais para ameaças biológicas.
Recentemente, foi anunciado o Microsoft Premonition Cloud, que usa o Microsoft Azure para agregar e analisar dados coletados pelo Microsoft Premonition, e estará disponível nas próximas semanas por meio de um programa de acesso antecipado.
Estima-se que 60% a 75% das doenças infecciosas emergentes são causadas por patógenos que saltam dos animais para as pessoas. Isso inclui vírus como Zika, Nilo Ocidental, dengue e, mais recentemente, COVID-19.
Quando o Zika surgiu em 2016, nas Américas, a equipe estava pesquisando novas abordagens de monitoramento por cerca de um ano e rapidamente produziram uma pequena frota de protótipos. Essas primeiras armadilhas robóticas inteligentes, semelhantes a modelos em escala de condomínios altos circulares, foram projetadas para atrair, identificar e capturar mosquitos de forma autônoma, fornecendo aos funcionários de saúde pública fluxos de dados que não estavam disponíveis anteriormente. O objetivo era ajudá-los a decidir quando e onde os mosquitos transmissores de doenças estarão – para entender melhor o risco do Zika.
O Condado de Harris, onde fica a cidade de Houston, Texas, foi o local para a implantação inicial do Project Premonition, que agora amadureceu para o Microsoft Premonition. Quatro anos depois, a Microsoft Premonition e a Harris County Public Health começaram a construir uma das mais avançadas redes de detecção de biosseagências em uma parceria ampliada.
“Mudança de jogo”, é como Douglas E. Norris, entomologista e professor de microbiologia molecular e imunologia da Universidade Johns Hopkins, descreve o impacto da Premonition.
“Tudo o que fazemos agora em termos de tratamento de mosquitos é reativo – vemos muitos mosquitos e os pulverizamos”, diz Norris, que trabalhou no projeto. “Imagine se você tivesse um sistema de previsão que mostrasse o surgimento de muitos mosquitos em poucos dias, então você poderia sair e tratá-los mais cedo antes que eles piquem, pulverizando, acertando-os cedo para não pegar aqueles grandes mosquitos que podem resultar na transmissão de doenças. É uma abordagem mais saudável para os humanos e para o meio ambiente, diz Norris. E também é uma abordagem mais econômica, especialmente com o COVID-19 em razão dos limites de pessoal e orçamento dos departamentos de saúde pública em todo o mundo.
Partindo da ideia de One-Health, um conceito que reforça a ideia de que a saúde dos humanos depende do ambiente em que vivem, a Premonition auxilia os sistemas de saúde pública a medir melhor a eficácia das intervenções e os custos das várias abordagens.
“A maioria das coisas que pode impactar nossa saúde e a saúde de nossas sociedades e economias é pequena”, diz Jackson. “São artrópodes – como mosquitos e carrapatos, ou micróbios e vírus que são ainda menores – e estão na escala de milímetros, mícrons e nanômetros”.
A plataforma de detecção robótica do Microsoft Premonition irá capturar, coletar, agregar e analisar dados sobre essas ameaças minúsculas e muitas vezes aparentemente invisíveis.
“Todas as redes de sensores que temos hoje – redes que fazem coisas como coletar dados para prever o tempo, coletar dados sobre a rede elétrica para que possamos balancear a carga, coletar informações sobre o tráfego que está fazendo para que possamos prever – todas essas redes de sensores, que são na verdade centenas e centenas de milhões de sensores – não podem ver essas espécies importantes ”, diz Jackson.
“Essas formas de vida de que estamos falando são invisíveis basicamente para todos os sensores que implantamos em todo o mundo. É incrível quando você pensa sobre isso. Temos um grande ponto cego em relação ao que está no meio ambiente”.
Em 2016, durante o pico de risco de transmissão do Zika, 10 armadilhas robóticas inteligentes foram instaladas no condado de Harris para identificar e capturar seletivamente os mosquitos relevantes e o fizeram com cerca de 90% de precisão. Além disso, as análises metagenômicas detectaram microrganismos e vírus em espécimes de mosquitos e identificaram os tipos de animais de que se alimentavam.
Agora, com a implantação futura do Microsoft Premonition, o Condado de Harris terá uma rede de sensores em grande escala, fornecendo “consciência situacional biológica contínua”, diz Jackson. “Portanto, eles devem ser capazes de olhar um mapa e ver em tempo real o que está acontecendo agora. O que, pela analogia do tempo, simplesmente não existe hoje. Uma previsão de 24 horas permite que eles planejem com antecedência intervenções específicas no meio ambiente.”
“Queremos um futuro onde patógenos emergentes como o Zika possam ser detectados e suprimidos de forma rápida e equitativa em todo o condado de Harris”, disse o Dr. Umair Shah, diretor executivo do Harris County Public Health.
“Esta parceria também avaliará novas capacidades genômicas para detectar patógenos conhecidos e emergentes em amostras ambientais – que agora sabemos ser especialmente importante para doenças como COVID-19.”
O futuro da saúde pública “depende da inovação – ciência inovadora, engenharia inovadora e política inovadora”, diz ele. “Estamos entusiasmados em continuar esta jornada com a Microsoft enquanto aprendemos juntos.”
O próximo passo é ser capaz de prever “quando e onde a ameaça pode surgir, não apenas 24 horas a partir de agora, mas digamos, daqui a um mês”, diz Jackson. “E para fazer isso, estaremos refatorando, redesenhando os modelos epidemiológicos para que possamos dizer ao Condado de Harris – ‘Este é um local onde há uma grande possibilidade de um surto do vírus do Nilo Ocidental daqui a um mês’”, o principal vírus transmitido por mosquitos no condado de Harris.
Nos últimos cinco anos, as tecnologias da Premonition foram testadas em uma variedade de habitats – desde as areias de Florida Keys até as florestas remotas da Tanzânia, África. “Biologia é difícil e queremos fazer isso direito”, diz Jackson. A ciência não pode ser apressada.
Os sistemas de premonição são desenvolvidos no “Premonition Proving Ground”, uma instalação de última geração para Artrópodes Contenção Nível 2 (ACL-2), onde mosquitos selvagens podem ser criados, digitalizados e observados para desenvolver algoritmos de identificação e avaliar projetos de dispositivos. O campus de Redmond da Microsoft também é o centro de varredura computacional de amostras ambientais – obtidas e sequenciadas por parceiros colaboradores – em busca de patógenos.
Interromper as ameaças de doenças antes que causem surtos é um desafio interdisciplinar e intersetorial.
A colaboração profunda com a academia é importante para desenvolver a tecnologia certa com base no melhor entendimento da ciência subjacente. A National Science Foundation (NSF) concedeu recentemente uma bolsa “Convergence Accelerator” da NSF, que inclui parceiros acadêmicos da Vanderbilt University, Johns Hopkins University, do Instituto de Métricas e Avaliação de Saúde da Universidade de Washington e da Universidade de Pittsburgh. O NSF Convergence Accelerator é uma das “10 grandes ideias” da NSF para acelerar a inovação.
“Este projeto fornecerá contribuições duradouras para a saúde humana e preparação para pandemia”, disse a NSF em seu prêmio, observando que “à medida que os dados do bioma profundo aumentam exponencialmente, as ciências da vida ficarão sobrecarregadas com informações genômicas. A convergência deve levar a novos métodos para aproveitar esses dados de forma eficiente e obter insights de forma autônoma”.
Colaboradores industriais também são cruciais para o sucesso. A Bayer, talvez mais conhecida por sua aspirina – mas também uma das principais empresas agrícolas do mundo – desempenha um papel fundamental ao fornecer à saúde pública tratamentos para suprimir as populações de mosquitos. Por exemplo, em parceria com outras empresas líderes no controle de vetores, eles estão trabalhando para erradicar a malária até 2040. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, em 2018, quase metade da população mundial corria o risco de contrair malária.
“É por isso que precisamos ter em nossa caixa de ferramentas um conjunto diversificado de soluções, incluindo aquelas que nos fornecem insights”, disse Jacqueline Applegate, presidente de Sementes Vegetais Globais e Ciência Ambiental da Bayer. “O Microsoft Premonition nos dá a oportunidade de obter uma perspectiva muito mais realista.”
A premonição permitirá que a Bayer “utilize dados, ferramentas de informação e recursos de novas maneiras para que possamos ser ainda mais prescritivos e otimizar nossas estratégias de controle de vetores para que tenham o maior impacto”, diz ela. “E à medida que a intervenção se torna mais precisa, podemos ajudar a liberar capacidade para os países – com recursos geralmente limitados – para outras questões de saúde pública.”
Além disso, com as operações de controle de vetores dos países em todo o mundo interrompidas e os sistemas de saúde estressados por causa do COVID-19, é mais importante do que nunca poder ter um sistema de previsão de biosseatras disponível, diz Applegate.
“Todas as maneiras de sermos preventivos, proativos e prevenir doenças são muito, muito bem-vindas”, diz ela.
Nicolas Villar, arquiteto de hardware principal da Microsoft Premonition, está trabalhando para projetar a próxima geração de armadilhas robóticas inteligentes. Bugs de qualquer tipo, exceto a variedade de computador, não faziam parte de sua formação. Entre seu trabalho, Villar co-liderou o desenvolvimento do Projeto Torino, uma ferramenta educacional para ensinar as crianças com deficiência visual os fundamentos da programação, e o Projeto Emma, uma plataforma para estudar os efeitos atenuantes da vibração em tremores experimentados por pacientes com Parkinson.
“Minha experiência tem sido trabalhar principalmente com tecnologias interativas, coisas que tocam as pessoas de maneira muito direta e mudam a forma como aprendem, brincam ou ficam saudáveis de diferentes maneiras”, diz Villar. “Aprender a trabalhar com biologia e insetos é um mundo completamente novo. Uma coisa que me motiva neste projeto é que embora muito do trabalho seja técnico, o impacto é humano. Estamos tentando resolver problemas realmente importantes que a humanidade enfrenta hoje, e em uma escala que é emocionante.”
“Obviamente, o Microsoft Premonition tem uma perspectiva muito diferente de quando iniciamos este projeto, quando fizemos a pergunta fundamental -‘ Podemos usar um mosquito para entender os patógenos conforme eles fluem pelo ambiente? ’”, Diz Jackson.
“Ao longo do caminho, aprendemos que as tecnologias existentes não podiam operar em escala para monitoramento de bioma. Construímos algoritmos, novos modelos orientados por dados e um campo de provas desde o início, para treinar esses algoritmos e modelos – desde os parafusos e painéis físicos até as arquiteturas de nuvem. Esse aprendizado levou tempo e esforço, mas agora temos que construir uma rede que possa monitorar o pequeno – para que possamos prever o grande.”
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Saiba mais sobre os detalhes técnicos por trás do Microsoft Premonition.
Imagem superior: Uma área do Microsoft Premonition Proving Ground em Redmond, Washington. Foto da Microsoft.
