Nem todo rato de laboratório é um bom rato –ou, pelo menos, um rato adequado para determinada pesquisa. O mesmo vale para camundongos, peixes ou porcos. Dar melhor atenção à escolha do animal da pesquisa, a "cobaia", poderá significar a diferença em obter ou não o potencial completo do estudo quando for traduzido para humanos.
Essa é a premissa básica de um artigo escrito na forma de editorial para a revista médica americana "Science Translational Medicine". Os quatro autores pertencem a instituições de pesquisa na Finlândia e nos Estados Unidos.
Os autores sugerem uma aplicação de melhores fatores de estratificação do ponto de partida durante a fase pré-clínica, em modelos animais, para melhorar a qualidade desses modelos e sua capacidade de tradução dos achados pré-clínicos em ensaios clínicos em humanos.
| Pan American Health Organization (PAHO)/Flickr | ||
 |
Essas variáveis do ponto de partida da pesquisa podem incluir o peso corporal, o gênero e a idade do animal de pesquisa. Fatores ambientais também podem diferir, como condições de alojamento e dieta. E esses fatores todos podem se combinar com diferenças entre os indivíduos, como sua composição genética ou mesmo a biota de micróbios em seu aparelho digestivo.
"Essa variabilidade confusa inevitavelmente leva tanto a resultados falso-positivos ou falso-negativos, a menos que esses fatores possam ser normalizados através da concepção do estudo ou de análises estatísticas", escreveram os autores na revista médica.
A melhora no rigor estatístico dos estudos com animais tem recebido atenção de diretrizes dos Institutos Nacionais de Saúde nos EUA, e de uma organização voltada especificamente para o tema, a londrina NC3Rs –sigla em inglês para Centro Nacional para Substituição, Refinamento e Redução de Animais na Pesquisa.
Os "3Rs" vêm do fato de as três palavras começarem com essa letra em inglês ("Replacement, Reduction and Refinement"), e por elas resumirem um ideal desenvolvido há meio século para servir de base às pesquisas com animais.
Os autores afirmam que os cientistas precisam de abordagens estatísticas mais avançadas que levem em conta todas essas diferenças interindividuais entre os animais.
Uma ferramenta computacional capaz de melhorar essas concepções de pesquisa foi disponibilizada na web pelos pesquisadores finlandeses, disponível em http://rvivo.tcdm.fi.