Uma terceira estrutura para a compreensão das pandemias modernas.
Por mais de cinco anos, o debate sobre a origem da COVID-19 tem se restringido, em grande parte, a duas explicações concorrentes.
Ou o SARS-CoV-2 surgiu naturalmente na vida selvagem e foi transmitido para os humanos.
Ou escapou de um laboratório após pesquisas envolvendo coronavírus.
Mas e se ambas as explicações estiverem fazendo a pergunta errada?
E se a infraestrutura que define uma pandemia moderna não for o patógeno físico em si, mas a arquitetura informacional que o envolve?
Esta publicação se refere a essa possibilidade como a Teoria In Silico, de in silico — que significa processos que ocorrem dentro de um computador, em vez de no mundo físico.
A Teoria In Silico não tenta arbitrar entre a transmissão para a vida selvagem e a fuga de laboratório como explicações concorrentes.
Em vez disso, propõe que as pandemias modernas podem ser cada vez mais operacionalizadas por meio de algoritmos preditivos, arquiteturas de referência genômica, informações de sequências geradas em laboratório, sistemas de vigilância, epidemiologia computacional, diagnósticos e plataformas farmacêuticas que, coletivamente, criam um ecossistema informacional auto-reforçador.
Nesse contexto, os laboratórios continuam sendo essenciais — não necessariamente como o ponto de partida de uma pandemia, mas como nós críticos na geração, aprimoramento, validação e operacionalização dos sistemas de informação que a definem.
Nesse modelo, a questão central passa de:
“De onde veio o patógeno?”
para:
“Quem projetou os sistemas que definem o que é um patógeno?”
Construção de uma década da DARPA
A partir de 2010, as forças armadas dos EUA, principalmente por meio da DARPA, lançaram uma série de programas que parecem ter reduzido progressivamente a necessidade de começar com um surto reconhecido, uma epidemia amplamente observada ou mesmo um patógeno caracterizado convencionalmente.
Em vez disso, os próprios documentos da DARPA descrevem uma arquitetura cada vez mais construída em torno de mutações previstas, informações de sequência eletrônica, modelos computacionais e contramedidas farmacêuticas desenvolvidas antes mesmo de supostamente haver necessidade delas.
O esforço não foi escondido.
A própria DARPA descreveu o trabalho como:
“um portfólio audacioso de projetos concebidos para gerar conhecimento especializado para travar pandemias”
para a prevenção, diagnóstico e tratamento rápidos de doenças infecciosas,
“Até mesmo aquelas que o mundo nunca viu antes.”
Considerados individualmente, cada programa pode ser entendido como uma iniciativa de biodefesa.
No entanto, em conjunto, parecem descrever algo muito maior:
Uma arquitetura pandêmica projetada para transitar de modelos, passando por informações sequenciais, intervenções e, finalmente, implementação.
Primeiro passo: Prever o patógeno futuro
A primeira camada surgiu em 2010 com o programa PROPHECY da DARPA.
A DARPA procurou:
“Desenvolver tecnologias que prevejam a evolução viral natural”
e:
“Prever mutações e possíveis rearranjos genéticos antes que ocorram.”
Para a maioria dos leitores, essa linguagem pode não parecer incomum à primeira vista.
Na concepção tradicional de saúde pública, no entanto, os cientistas primeiro observam um patógeno, o caracterizam e somente depois começam a elaborar intervenções.
PROFECIA propôs inverter essa sequência.
A DARPA idealizou:
“Algoritmos preditivos informados e validados experimentalmente usando plataformas biológicas de alto rendimento”
juntamente com:
“Integração de uma plataforma de evolução viral com um algoritmo que prevê mutações.”
Talvez o mais surpreendente seja que a DARPA descreveu o objetivo final como:
“Em última análise, desenvolver medicamentos e vacinas antes mesmo de precisarmos deles.”
Dentro da estrutura In Silico, o PROPHECY representa a camada de previsão.
O modelo vem primeiro.
A observação vem em segundo lugar.
Etapa Dois: Converter Informações de Sequência em Contramedidas
No ano seguinte veio o ADEPT.
A DARPA começou a investir pesadamente no que chamou de:
“Vacinas codificadas por genes.”
Em vez de produzir grandes quantidades de material patogênico e administrar proteínas diretamente, a DARPA idealizou a administração de:
“genes que codificam antígenos imunoestimulantes”
para os destinatários.
A DARPA explicou que:
“As instruções contidas no DNA ou RNA induzem as próprias células do corpo a produzir a proteína viral antigênica.”
Os dados operacionais estavam se tornando, cada vez mais, informação em si.
Se PROFECIA representava a previsão, ADEPT representava a tradução:
a conversão de informações de sequência em contramedidas farmacêuticas.
Etapa Três: Operar somente com base nas informações de sequência
A etapa seguinte veio com a Plataforma de Prevenção de Pandemias da DARPA, ou P3.
A DARPA descreveu o P3 como:
“um esforço subsequente ao programa ADEPT”
Projetado para alcançar:
“Dentro de 60 dias, desenvolvimento e implantação em larga escala de contramedidas de proteção.”
Em outro documento, a DARPA descreveu o objetivo como sendo:
“Capaz de produzir um número relevante de doses contra qualquer ameaça infecciosa conhecida ou previamente desconhecida, dentro de 60 dias após a identificação de tal ameaça.”
Em seguida, veio talvez a declaração mais reveladora do portfólio da DARPA sobre pandemias.
Explicação sobre os artistas do P3:
“Porque reconhecemos a possibilidade de que, durante um surto pandêmico, apenas informações eletrônicas sobre a sequência viral estejam disponíveis…”
Eles otimizariam os métodos para:
“a síntese do genoma de clones virais infecciosos sem erros para transfecção direta.”
A importância dessa declaração não pode ser subestimada.
A DARPA estava se preparando explicitamente para cenários em que os pesquisadores poderiam possuir apenas uma sequência digital na tela de um computador e, mesmo assim, proceder diretamente à produção de contramedidas.
A arquitetura foi intencionalmente projetada para funcionar mesmo em situações onde:
“Apenas informações eletrônicas sobre a sequência viral podem estar disponíveis.”
Dentro da estrutura In Silico, isso representa uma transição fundamental.
O centro de gravidade desloca-se da observação física para a própria informação.
Quarta etapa: Construir os sistemas destinados a reconhecer o modelo.
Em 2018, a DARPA lançou o PREEMPT para gerar, a priori, histórias de fundo (ou “álibis”) para futuros patógenos pandêmicos da vida selvagem que possam passar de animais para humanos.
A agência argumentou que os sistemas de saúde pública existentes eram demasiado reativos.
A DARPA reclamou que:
“A resposta ao surto é em grande parte reativa e só é iniciada depois que a epidemia já começou.”
O projeto PREEMPT buscava o que a DARPA descreveu como:
“uma ruptura radical com a prática atual”
isso seria:
“Prevenir a entrada desses parasitas em populações humanas antes que ocorra um surto.”
O programa tinha como objetivo:
“Desenvolver novas ferramentas e modelos para quantificar a probabilidade de uma quasispecie viral (QS) saltar de um hospedeiro animal para humanos.”
Os artistas foram instruídos a usar:
“Métodos de triagem viral de alto rendimento, metagenômica, vigilância ecológica e ferramentas avançadas de modelagem”
criar:
“modelos integrados avançados”
capaz de:
“Prevenir o surgimento de vírus humanos antes que o vírus entre na população humana.”
Os pesquisadores receberam ainda instruções para identificar:
“as adaptações genéticas que permitem o salto entre espécies”
desenvolver:
“mapas de genótipo para fenótipo”,
identificar:
“mutações específicas”,
e modelo:
“trajetórias evolutivas virais”.
Em seguida, veio talvez a frase mais importante em toda a estratégia da DARPA para lidar com pandemias:
“Os resultados dos modelos in silico do TA1 orientarão o desenvolvimento de métodos preventivos.”
A direção da causalidade importa.
A DARPA não estava dizendo que as observações guiariam os modelos.
A DARPA afirmava que os modelos orientariam as intervenções.
No âmbito do modelo In Silico:
Primeiro, modele.
Projeto preventivo em segundo lugar.
Terceiro, vigilância e validação.
Etapa Cinco: Ativar a Arquitetura
Ao final da década, praticamente todas as camadas da arquitetura pareciam estar concluídas.
PROFECIA enfatizava a previsão.
O projeto ADEPT enfatizou a tradução de informações de sequência em contramedidas.
P3 enfatizou a operação diretamente a partir de informações de sequência eletrônica.
O projeto PREEMPT enfatizou a integração de modelos computacionais, sistemas de vigilância e projetos preventivos.
A proposta posterior do DEFUSE combinaria a vigilância da vida selvagem, o trabalho de campo relacionado ao coronavírus e as estratégias de intervenção em uma única estrutura.
Em seguida, veio a Operação Warp Speed.
As sequências genômicas tornaram-se a base para os ensaios de diagnóstico.
Os alvos da PCR tornaram-se definições de caso.
Modelos de transmissão gerados por epidemiologia computacional.
Sistemas de vigilância monitoraram a disseminação.
As plataformas farmacêuticas produziram rapidamente contramedidas baseadas em sequências.
Todos os principais componentes operacionais da resposta à pandemia passaram por sistemas de informação.
A arquitetura era digital muito antes de se tornar biológica.
Além das Origens
A Teoria In Silico não pretende resolver a questão de se a COVID-19 teve origem na vida selvagem ou em um laboratório.
Argumenta-se que o próprio debate sobre a origem pode estar negligenciando a questão mais ampla.
Em 2020, os governos possuíam sistemas capazes de “prever” supostas características futuras de patógenos, gerar intervenções antes da necessidade, operar a partir de informações de sequenciamento eletrônico, realizar vigilância global, definir casos por meio de diagnósticos moleculares, modelar a disseminação computacionalmente e implantar respostas farmacêuticas em uma velocidade sem precedentes.
A própria DARPA descreveu esses esforços como tecnologias para doenças:
“O mundo nunca viu nada igual.”
Seus programas buscavam desenvolver:
vacinas “antes da necessidade”,
Operar quando:
“Pode ser que apenas informações eletrônicas sobre a sequência viral estejam disponíveis.”
e para usar:
“o resultado dos modelos in silico TA1”
para:
“orientar o projeto de métodos preventivos.”
Quaisquer que sejam as conclusões que os leitores tirem desses fatos, os próprios documentos da DARPA revelam uma progressão notavelmente consistente:
Primeiro, a previsão.
Projeto preventivo em segundo lugar.
Terceiro, vigilância e validação.
Quarta implantação.
A questão mais importante talvez não seja de onde virá a próxima pandemia.
Pode ser que quem controla os sistemas de informação determine qual será a próxima pandemia.
Fonte: https://jonfleetwood.substack.com/p/beyond-lab-leak-and-natural-spillover