BioSim Discovery Engine
White Paper Técnico v0.1 — War Enterprise, 2025–2026
Declaração de limitação
Este documento descreve um MVP técnico de pesquisa translacional computacional. Todos os resultados apresentados são hipóteses computacionais (computational_hypothesis_only). O BioSim não recomenda tratamentos, não prova eficácia clínica, não prova segurança, não define dose e não substitui laboratório, médico, pesquisador ou ensaio experimental.
1. Resumo Executivo
O BioSim Discovery Engine é uma plataforma computacional de pesquisa translacional desenvolvida pela War Enterprise para priorizar, auditar e documentar hipóteses terapêuticas antes da validação experimental. O sistema organiza sinais de múltiplas fontes científicas, gera rankings auditáveis, identifica lacunas e mantém controle explícito sobre limitações.
Na versão atual (MVP técnico dinâmico), o BioSim Research Cockpit v2 funciona como protótipo local-first com backend, banco SQLite, API, jobs, interface em português e arquitetura extensível por classe de doença. Casos demonstrativos cobrem câncer de pâncreas, câncer de ovário, melanoma e perfil inicial para Doença de Chagas.
2. O Problema
Pesquisadores, laboratórios e equipes early-stage gastam tempo significativo cruzando dados heterogêneos antes de decidir quais hipóteses merecem validação experimental. As fontes incluem: dados celulares e moleculares, dados farmacológicos e químicos, literatura científica, ensaios clínicos, toxicidade, biomarcadores, estruturas proteicas e informações de interação ligante-receptor.
A ausência de uma camada de auditoria explícita aumenta o risco de seguir hipóteses mal fundamentadas, dificultando a comunicação entre equipes e a documentação de decisões científicas.
3. Proposta
O BioSim propõe uma camada computacional de priorização e auditoria de hipóteses terapêuticas que:
- organiza sinais em rankings e dossiês auditáveis;
- identifica lacunas científicas quando dados são insuficientes;
- documenta por que uma hipótese deve avançar, ser revisada ou bloqueada;
- mantém controle explícito sobre limitações do sistema;
- apoia o planejamento de validação experimental sem substituí-la.
4. Arquitetura
O pipeline do BioSim segue um fluxo modular, extensível por classe de doença:
- Entrada de perfil de doença via disease adapter;
- Ingestão e curadoria de dados de múltiplas fontes;
- Triagem de candidatos terapêuticos com scoring;
- Análise de compatibilidade molecular;
- Cruzamento com literatura, ensaios clínicos e toxicidade;
- Contextualização translacional e identificação de lacunas;
- Docking/redocking opcional como QC exploratório estrutural;
- Geração de dossiê técnico e exportação.
BioSim Research Cockpit v2
A interface Cockpit v2 encapsula todo o pipeline em um MVP técnico local-first com backend, banco SQLite, API REST, sistema de jobs assíncronos, logs de status, interface em português e exportação de relatórios PT-BR.
5. Módulos Principais
5.1 Disease Adapters
Cada classe de doença possui um adapter específico que configura fontes de dados, candidatos relevantes, biomarcadores-chave e contexto de validação. Isso evita aplicar pipelines oncológicos a doenças infecciosas/parasitárias sem adaptação.
5.2 Motor de triagem
O módulo de triagem aplica scoring multidimensional com base em seletividade, perfil de toxicidade, evidência literária e compatibilidade biológica. Os scores são hipóteses computacionais e não provam eficácia.
5.3 Dossiê e exportação
O sistema gera dossiês técnicos com ranking, lacunas, evidências por hipótese e avisos de limitação. A exportação suporta formato PT-BR com print pack.
6. BioSim Research Cockpit v2
O Cockpit v2 transforma o pipeline em um produto de pesquisa demonstrável:
- Backend local-first com API REST e jobs assíncronos;
- Banco SQLite com estrutura auditável;
- Interface em português com cadastro de doenças;
- Exportação de relatórios PT-BR;
- Logs de status por job e módulo.
7. Estudos de Caso
7.1 Ulixertinib / ERK-MAPK / Câncer de Pâncreas
O BioSim priorizou o eixo ERK-MAPK como hipótese investigacional em câncer de pâncreas. O caso exige revisão de biomarcadores, contexto de combinação e validação experimental em modelos adequados (organoides, PDX). Tipo: hipótese computacional investigacional.
7.2 Niraparib / PARP1 / Câncer de Ovário
O BioSim recuperou o eixo PARP/BRCA/HRD, preparou ligante, receptor e box de docking, executou docking exploratório com AutoDock Vina e aplicou redocking/calibração estrutural como controle de qualidade. A calibração apontou necessidade de revisão especializada. Tipo: controle estrutural demonstrativo.
7.3 Dabrafenib + Trametinib / BRAF-MEK / Melanoma
O BioSim recuperou o eixo biológico BRAF/MEK/MAPK em melanoma, demonstrando reconhecimento de biologia conhecida quando o perfil está bem definido. Não é nova descoberta — é controle de sanidade do pipeline. Tipo: controle positivo biológico.
7.4 Doença de Chagas / Trypanosoma cruzi
O BioSim suporta doenças infecciosas/parasitárias via adapters específicos. Para Chagas, o sistema não força pipeline oncológico e gera lacunas científicas explícitas quando faltam datasets, compostos e validação. Tipo: perfil inicial em preparação — requer dados específicos e curadoria científica.
8. Docking e Redocking como QC Exploratório
O docking molecular e o redocking são usados no BioSim como controles de qualidade (QC) estrutural exploratório, não como prova de ligação ou eficácia clínica.
- O docking exploratório usa AutoDock Vina com preparação de ligante e receptor;
- O redocking/calibração verifica consistência estrutural do setup;
- Receptor, ligante e protonação exigem revisão especializada antes de qualquer conclusão;
- Resultados de docking são hipóteses computacionais — não provam ligação funcional;
- Resultados de redocking não provam utilidade clínica.
9. Doença de Chagas como Expansão Arquitetural
A Doença de Chagas representa a expansão do BioSim para além do oncológico. O sistema foi adaptado para:
- não aplicar critérios oncológicos a doenças parasitárias;
- identificar lacunas quando datasets específicos são insuficientes;
- gerar avisos explícitos sobre limitação de dados;
- suportar adapter por classe de doença infecciosa/parasitária.
O perfil de Chagas está em preparação e requer curadoria científica, datasets específicos e validação colaborativa com especialistas em doenças tropicais.
10. Limitações Científicas
- Ainda não possui validação experimental em nenhum modelo biológico;
- Depende da qualidade e disponibilidade dos datasets;
- Todos os resultados são hipóteses computacionais;
- Docking/redocking são QC exploratório — não provam eficácia;
- Receptor, ligante e protonação exigem revisão especializada;
- Não é ferramenta clínica e não deve orientar decisões de tratamento;
- Não deve ser usado por pacientes ou médicos para decidir tratamento.
11. Roadmap
Fase 1 — MVP comercial de pesquisa
- Interface mais polida e documentação técnica;
- PDF real e modo demo reproduzível;
- Benchmark ampliado de casos demonstrativos.
Fase 2 — Validação científica
- Benchmark 10+ doenças;
- Datasets específicos para doenças infecciosas/parasitárias;
- Revisão externa e parceria com laboratório.
Fase 3 — Piloto
- Piloto com grupo de pesquisa;
- Feedback de usuários reais;
- Versão SaaS/B2B ou local enterprise com governança de evidência.
12. Chamada para Parceria
A War Enterprise busca parceiros científicos, laboratórios, pesquisadores e instituições para:
- validação metodológica do pipeline;
- revisão especializada de setup estrutural;
- testes experimentais em modelos in vitro, organoides ou PDX;
- curadoria de datasets específicos por doença;
- benchmarking retrospectivo e mentoria científica.
Contato
warenterprisecontact@gmail.com
War Enterprise — Florianópolis, SC, Brasil