Os antimicrobianos são um pilar fundamental da medicina moderna e constituem atualmente a base do tratamento das infeções bacterianas quer no ser humano, quer em animais. Porém, a eficácia destes tratamentos tem vindo a ficar comprometida e levantar crescentes preocupações devido ao efeito da resistência dos organismos microbianos a estes medicamentos. A RAM tem potencial para se tornar um flagelo mundial, uma vez que estão em causa agentes microbianos que são ameaças à saúde humana e animal com consequências graves no aumento de morbilidade, mortalidade e custos dos cuidados de saúde e sociais associados.

A análise de risco de microrganismos RAM é multifatorial devido à sua complexidade biológica, aos aspetos multidisciplinares associados à cadeia de produção de alimentos, ao desenvolvimento, seleção e disseminação dessas resistências, bem como à dificuldade de identificar estratégias apropriadas de gestão de risco. Tratando-se de um fenómeno natural (RAM), a sua evolução tem vindo a ser acelerada pela utilização de antimicrobianos (uso abusivo ou excessivo) e por práticas deficientes no que se refere à prevenção da infeção, entre outros aspetos. Neste contexto, diversas agências europeias têm vindo a criar grupos de trabalho que alertam para necessidade de incrementar os esforços na área da investigação, e a criação de estruturas essenciais para que esta seja possível e promovida, com o objetivo de dar suporte a uma melhor estratégia de combate à RAM. Num plano de ação plurianual conjunto entre a EMA e HMA foi criado recentemente o joint Big Data Steering Group, cuja agenda promove claramente a necessidade de investir na criação de ferramentas que agreguem as “enormes quantidades de dados que são geradas diariamente e que podem ser potencialmente aproveitadas para apoiar criação de regulação”. Por outro lado, e na área veterinária, encontra-se igualmente identificada a necessidade de criar programas de suporte às PMEs envolvidas  na área da produção animal, como sendo um eixo de ação fundamental para uma estratégia eficaz no combate/mitigação dos problemas associados à RAM.

Refira-se também, que no contexto nacional, em 2020 a venda de agentes antimicrobianos para animais produtores de alimentos encontra-se significativamente acima da média da UE (ESVAC, 2021. ‘Sales of veterinary antimicrobial agents in 31 European countries in 2019 and 2020).

Com efeito, só é possível estudar e identificar melhores indicadores de monitorização, e extrair mais informação dos dados recolhidos, se esta recolha for efetuada de forma harmonizada e ágil, nas suas diversas vertentes, englobando dados que vão desde a prescrição médico-veterinária até à vigilância RAM através dos resultados fenotípicos convencionais e da sequenciação completa do genoma (WGS). O acompanhamento destes indicadores é a ferramenta de apoio à decisão das políticas nacionais a definir e implementar. Por outro lado, também a comunidade científica necessita da identificação e sistematização desta informação multifatorial para o desenvolvimento do conhecimento de novos fenómenos de transmissão e de tendências,  entre outros, das resistências dos microrganismos entre animais (de produção incluindo aquacultura, animais selvagens, de companhia),  o Homem e o Ambiente; o  que só é possível através de uma plataforma de abrangência nacional agregadora de Big Data no âmbito da RAM devidamente integrada com as plataformas congéneres a nível nacional, europeu e internacional.

Perante uma realidade nacional em que os dados referentes à vigilância da RAM são gerados por diferentes entidades publicas e privadas (tais como INIAV, DGAV, Academia, Laboratórios, INSA, DGS, APA), na estrutura de cada uma das quais são utilizadas diversas plataformas de registo, não interoperáveis (tornando inviável a sua integração), e em que não existem ferramentas adequadas a uma verdadeira análise de impacto das medidas implementadas no combate à RAM; Sabendo que um dos elementos chave, reconhecido pela FAO, para a monitorização e vigilância da RAM pelos países, consiste em providenciar abordagens harmonizadas para colheita, análise, interpretação e partilha  de dados; este consórcio, promovendo a redução de 50% do consumo antimicrobianos (setor animal) até 2030, atuará  em três eixos fundamentais:

A - HUBRAM, Vigilância RAM E PEMV

Neste âmbito pretende-se criar plataformas que permitam a gestão integrada de dados de vigilância e monitorização de utilização de antimicrobianos em animais (AMC/AMU), incluindo os classificados como críticos pela OMS; dados RAM, da avaliação epidemiológica de microrganismos comensais e de agentes zoonóticos de interesse. Ou seja, criação de uma plataforma que integra toda a informação referente à prescrição de medicamentos (incluindo alimentos medicamentosos), segurança alimentar, vigilância e monitorização RAM, bem-estar e saúde animal. Para tal, terão de ser igualmente criadas interfaces de integração com as bases de dados nacionais, europeias e internacionais. O HubRAM será munido de ferramentas automáticas de análise com base nas quais será possível:

a)estudar efeitos de correlação entre conjuntos complexos de variáveis;

b)implementar um sistema de classificação baseado em fatores de risco, que permitirá uma análise de âmbito nacional e local (referente a uma exploração especifica, por exemplo), com vista à recomendação de medidas de intervenção.

c)disponibilizar a informação no âmbito Uma Só Saúde (DGS, APA, Academia, Stakeholders)

B - PROJETOS PILOTO

Pretende-se desenvolver 3 projetos piloto junto de produtores de bovinos, aves e suínos, que têm como objetivo a implementação e monitorização de medidas de combate à RAM, e respetiva análise de impacto. Nestes projetos piloto será efetuado um acompanhamento aturado de diversos dados como sendo (i)biossegurança, (ii)utilização de medicamentos, (iii)métodos alternativos de prevenção de doenças, (iv) bem-estar animal e (v) caracterização de isolados ambientais e clínicos. A recolha destes dados tem como objetivo dar suporte à especificação de um inovador sistema de classificação e profiling (análise automática de fatores de risco e análise de impacto de medidas de intervenção adotadas). Dada a complexidade multifatorial do sistema a desenvolver e de cada espécie animal, foram, nesta fase, escolhidos os bovinos, aves e suínos, pela sua relevância económica e determinação da UE. Está, contudo, prevista uma ação mais alargada de caracterização dos níveis de risco existentes no tecido produtivo nacional, que se estende além destes projetos piloto prevendo sinergias com outros projetos complementares.

C - CAPACITAÇÃO E FORMAÇÃO

Pretende-se também capacitar os stakeholders relevantes no combate à RAM, através da disseminação  dos resultados do projeto e funcionalidades do HUBRAM, promoção de novas medidas de combate à RAM junto de PMEs(produção animal) e criação de protocolos de cooperação.

Este projeto desenvolve-se nas áreas da biotecnologia, bioinformática e big data, ciências agrárias e biossegurança. O consórcio reunido é o adequado, sendo liderado pela DGAV, tratando-se esta da única entidade nacional em condições de o coordenar, pela abrangência nacional da sua atividade e pelas responsabilidades previstas na sua missão estatutária. Trata-se de um projeto com efeito de arrasto nacional, estabelecendo condições estruturais de reporte e investigação.

Como parceiros, além da DGAV( que gere o polo de inovação do Escouprim), o consórcio integra:

- O INIAV, Laboratório Nacional de Referência com competências de caracterização analítica e laboratorial;

- A FMV e ICBAS (Universidade do Porto), aportando estruturas de investigação com larga experiência demonstrada na área do projeto, designadamente na gestão de informação e avaliação epidemiológica;

- 2 federações e 2 associações de produção e alimentação animal (setores de utilização dos resultados do projeto);

- A Nomad Consulting e AYA, com experiência demonstrada no desenvolvimento de soluções IT do setor;

- InovTechAgro (Instituto Politécnico de Portalegre) – que participará no âmbito da especificação da plataforma HUBRAM e nas ações de capacitação junto dos seus associados.Saliente-se que todas as instituições que integram o consórcio têm experiência prévia de colaboração.

A organização e calendarização do projeto prevê 3 principais atividades finamente delineadas e estruturadas:

Na atividade 1 está previsto o desenvolvimento de uma plataforma de gestão e vigilância RAM, o HubRAM, bem como os desenvolvimentos a realizar na plataforma PEMV, gerida pela DGAV. Os trabalhos compreendem ainda o desenvolvimento de APIs de integração das bases de dados nacionais e europeias bem como o desenvolvimento de um sistema de alerta referente à prescrição de antimicrobianos. Esta atividade será coordenada pela DGAV sendo os trabalhos de desenvolvimento IT da responsabilidade da AYA e Nomad Consulting. Para a especificação e levantamento de requisitos participarão INIAV, a FMV, o ICBAS, a IACA e a InovTechAgro.

No que se refere aos projetos piloto, a desenvolver junto dos produtores de aves, bovinos e suínos, incluindo a Lusipintos e Marilia da Conceiçao Camilo Francisco Fernandes, os trabalhos serão coordenados pela DGAV e participarão todos os membros parceiros.

As atividades de capacitação e divulgação serão coordenas pela DGAV, envolvendo, contudo, todos os parceiros do projeto. Estas atividades focam-se nas ações de divulgação e capacitação, a desenvolver no âmbito da utilização das novas plataformas e hubRAM, e em ações de sensibilização e implementação de melhores práticas enquadradas com medidas de combate à RAM.