quinta-feira, 29/10/2026
Centro de Matemática
Dois estudos com a
participação de Cecília Castro, investigadora da Escola de Ciências da
Universidade do Minho, combinam Matemática e ciência de dados para identificar
tendências, redes de colaboração e questões por aprofundar na investigação
sobre hidrogénio molecular nas doenças renais e blockchain nos ensaios
clínicos.
Como evolui a
investigação numa determinada área científica? Que temas despertam maior
interesse e que questões continuam por responder? Dois estudos com a
participação de Cecília Castro, do Centro de Matemática (CMAT) da Escola de Ciências
da Universidade do Minho (ECUM), recorrem a métodos
estatísticos e computacionais para analisar a literatura científica em dois
domínios distintos: o hidrogénio molecular nas doenças renais e a tecnologia
blockchain nos ensaios clínicos.
No primeiro trabalho, Molecular
hydrogen and kidney diseases: a scoping review based on scientometry and data
analytics, publicado na revista Medical Gas Research, foram analisadas 69
publicações selecionadas numa pesquisa bibliográfica concluída em 12 de
fevereiro de 2025. Realizado em colaboração com Johanna Viana, nefrologista da
Unidade de Saúde Local de Braga, o estudo organiza o conhecimento sobre o
potencial do hidrogénio molecular na proteção dos rins, identifica os temas
mais investigados e aponta questões que precisam de maior aprofundamento.
Os resultados descritos
na literatura, obtidos sobretudo em estudos laboratoriais e em animais, sugerem
que o hidrogénio molecular poderá ajudar a reduzir a inflamação e alguns
processos que danificam as células dos rins. A investigação analisada abrange diferentes
situações, incluindo a lesão renal aguda, a doença renal crónica, os danos
renais provocados por medicamentos e o transplante renal. A revisão sublinha,
no entanto, a necessidade de ensaios clínicos de maior dimensão e com métodos
bem definidos para avaliar a eficácia e a segurança em seres humanos.
"A minha
contribuição nestes trabalhos passou pela conceção dos estudos, pela escolha e
aplicação de métodos estatísticos e computacionais e pela interpretação dos
resultados, em colaboração com os restantes autores. Estudámos, por exemplo, as
colaborações entre investigadores de diferentes países e as associações entre
os temas abordados nos artigos. Ao representar essas relações como redes,
conseguimos perceber que países colaboram entre si e que assuntos são
frequentemente estudados em conjunto", explica Cecília Castro, docente do Departamento
de Matemática da Escola de Ciências da Universidade do Minho.
No conjunto de
publicações sobre hidrogénio molecular, a análise identificou uma concentração
da investigação na China e no Japão e uma reduzida colaboração internacional. A
revisão apontou também questões por aprofundar, como a definição das doses
adequadas, a uniformização dos protocolos de administração e a avaliação da
segurança a longo prazo.
O segundo estudo, Blockchain
in clinical trials: Bibliometric and network studies of applications,
challenges, and future prospects based on data analytics, publicado em 2024
na revista Computer Methods and Programs in
Biomedicine, analisa 107 artigos selecionados numa pesquisa bibliográfica
concluída em 31 de março de 2024.
Esta tecnologia,
conhecida pela sua utilização nas criptomoedas, permite manter registos
partilhados, acompanhar o seu histórico e dificultar alterações não
autorizadas. Nos ensaios clínicos, tem sido estudada como possível ferramenta
para reforçar a integridade dos dados, facilitar auditorias e gerir o
consentimento dos participantes. A sua aplicação envolve, contudo, desafios
relacionados com a segurança, a proteção de dados, a compatibilidade entre
sistemas informáticos e o cumprimento de requisitos regulamentares.
O estudo identifica
temas recorrentes, redes de colaboração e questões de investigação, sem
desenvolver nem testar soluções em ensaios clínicos reais. A análise aponta
também para linhas de investigação que exploram a combinação da blockchain com
inteligência artificial e aprendizagem federada — uma forma de treinar modelos
com dados de várias instituições, mantendo os dados originais em cada uma
delas. O artigo destaca a necessidade de avaliar estas propostas em contextos
reais. Na distribuição geográfica apresentada, a Ásia reúne mais de metade das
publicações, enquanto a Europa representa cerca de um quarto.
"No estudo sobre
blockchain, usámos também um modelo matemático para analisar os títulos, os
resumos e as palavras-chave. Um mesmo artigo pode abordar vários temas, e o
modelo ajuda a identificar essas combinações a partir de padrões no uso das
palavras. Assim, podemos perceber que assuntos se repetem e como se relacionam
no conjunto da literatura. A interpretação é feita em articulação com a leitura
crítica dos estudos: a frequência com que uma aplicação é discutida não
demonstra, por si só, os seus benefícios na prática", afirma Cecília
Castro.
Embora abordem questões
diferentes, os dois estudos ilustram como a Matemática e a ciência de dados ajudam
a compreender a evolução da investigação, a identificar os temas mais
discutidos e a mapear a colaboração entre países. Em articulação com a leitura
crítica dos estudos e o conhecimento de cada área, estes resultados podem
apoiar a definição de novas perguntas e prioridades de investigação.
