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- Português une jogo de telemóvel a ciência cidadã para investigar cancro da mama
quarta-feira, 5 de fevereiro de 2014
O cientista português Carlos Caldas vai recorrer à "ciência cidadã" - pesquisa com colaboração de pessoas comuns - para o ajudar na investigação do cancro da mama, através de um jogo de telemóvel hoje lançado, anunciou a fundação Cancer Research UK.
De acordo com esta entidade britânica, que investe milhões de euros na investigação sobre o cancro, este jogo é o primeiro do género a nível mundial e vai ajudar "pessoas de todo o mundo a auxiliar os cientistas a decifrar dados genéticos" de modo a "encontrarem respostas a algumas das perguntas mais difíceis sobre o cancro".
O jogo, chamado "Play for Cure: Genes in Space" ("Jogue para Curar: Genes no Espaço"), consiste na condução de uma nave em alta velocidade entre asteróides, com o objetivo de recolher um material chamado "Elemento Alfa".
Ao mesmo tempo, ajuda os cientistas a analisarem informação gerada por uma tecnologia chamada "microarray" de genes, que é usada para tentar identificar, nos nossos genomas, regiões anormais como as encontradas em diferentes cancros.
O espaço recriado no jogo são amostras de cancro, e o percurso da nave tem por objetivo detetar alterações genéticas, que possam contribuir para decifrar as causas do cancro e ajudar os cientistas a desenvolver melhores medicamentos.
Mais do que prevenção ou sensibilização do tema para o público jovem, Carlos Caldas considera este jogo um exemplo de "ciência cidadã", em que pessoas comuns ajudam investigadores a analisar informação importante para a ciência.
O português, investigador e professor na Universidade de Cambridge, disse à agência Lusa esperar que os resultados de outros projetos de "ciência cidadã" se repitam e contribuam para o seu trabalho sobre o cancro da mama.
Carlos Caldas já está envolvido num outro projeto de "ciência cidadã" chamado "Google Cell Slider", lançado em outubro de 2013 e que já permitiu reduzir de 18 para apenas três meses, o tempo gasto por investigadores na análise de um subconjunto de amostras de cancro da mama, ao pôr mais de 200 mil pessoas a classificar perto de dois milhões de imagens de cancro.