Digitalizando o câncer de próstata: pensando as interseções entre engenharia e biologia na ciência contemporânea

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Digitalizando o câncer de próstata:
pensando as interseções entre
engenharia e biologia na ciência contemporânea
Marko Synésio Alves Monteiro
Pós-doutorando no Departamento de Política Científica e Tecnológica –
Universidade Estadual de Campinas
RESUMO: Este trabalho baseia-se numa pesquisa etnográfica feita na cida-
de de Austin (Texas, EUA) com um grupo interdisciplinar de cientistas,
engajados na criação de um modelo computacional das interações entre ca-
lor e tecidos humanos. O grupo tem como objetivo delinear um novo para-
digma para cirurgias de câncer de próstata baseado em previsões do modelo
computacional e interconexão de dados entre duas cidades (Houston e
Austin) por meio de tecnologias de computação avançada. A análise focará
as interações dos cientistas em Austin e os dilemas por eles enfrentados em
seu trabalho científico no que diz respeito à “digitalização” de processos bio-
lógicos. O objetivo é analisar as formas como engenheiros biomédicos,
cientistas da computação e matemáticos trabalham juntos para estabelecer
novas representações do corpo biológico em termos matemáticos e compu-
tacionais. O trabalho conclui que esse processo de tradução do corpo e suas
funções está marcado por incompreensões e dificuldades de traduzir entre a
biologia e as engenharias, o que esclarece alguns dos dilemas desse tipo de
iniciativa. A investigação de tais dilemas torna-se mais premente na medida
em que a ciência atual em todo o mundo, incluindo o Brasil, investe pesa-
damente na agregação de tecnologias digitais às práticas da biomedicina.
PALAVRAS-CHAVE: Modelagem computacional, antropologia da tecno-
logia, câncer de próstata.

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1. Introdução: modelagem computacional e medicina
A ciência contemporânea sofre uma rápida mudança a partir da intro-
dução de práticas avançadas de modelagem matemática em diversas áre-
as, abrangendo física, química, biologia, engenharias, nanotecnologia,
entre outras. Ao mesmo tempo, impõe-se o modelo de trabalho basea-
do em grupos interdisciplinares na medida em que alguns problemas
não encontram solução em uma ou outra disciplina isoladamente, mas
demandam a colaboração de especialistas de diversas áreas. Uma com-
preensão mais aprofundada dos obstáculos enfrentados por tais grupos
está ainda por ser alcançada, seja pelos próprios cientistas, agências de
fomento, administradores e estudiosos de práticas científicas. Particu-
larmente, o papel de práticas de modelagem computacional em práticas
científicas interdisciplinares abrangendo a biomedicina, engenharia e
computação não foi investigado a fundo no campo de Estudos Sociais
da Ciência e da Tecnologia (ESCT). Com o crescimento da capacidade
dos centros de computação avançada no Brasil e no mundo e com a
multiplicação de projetos de pesquisa que buscam integrar tais capaci-
dades em projetos associados à medicina, torna-se importante a inves-
tigação de tais práticas, no que diz respeito aos seus condicionantes so-
ciais, para além dos aspectos técnicos e financeiros.
O objetivo do presente artigo é contribuir para esse debate com base
na análise de um grupo interdisciplinar utilizando-se o método
etnográfico. O grupo em questão, situado na cidade de Austin, estado
americano do Texas, desenvolve um modelo computacional de transfe-
rência de calor em tecidos da próstata. O modelo integrará um novo
tipo de protocolo cirúrgico para o câncer de próstata, desenvolvido em
parceria com um hospital de pesquisa na cidade de Houston, também
no Texas. O objetivo final dos cientistas é conseguir integrar as previ-
sões do modelo computacional na prática clínica dos médicos em

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Houston, que poderiam assim obter dados referentes ao seu paciente
específico a partir da infra-estrutura computacional de Austin. Tal in-
tegração entre o modelo computacional, os cientistas, os computadores
e os médicos sugere novas formas de representar e interferir no corpo
humano que, contemporaneamente, são ainda pouco analisadas no cam-
po da antropologia e dos ESCT.
O foco da coleta de dados para este projeto foram as reuniões sema-
nais dos cientistas de Austin, que estão desenvolvendo o modelo
computacional baseado em dados colhidos junto ao hospital de pesqui-
sa em Houston. Nessas reuniões, os cientistas apresentam resultados de
suas pesquisas realizadas em separado (seja em laboratórios com células
ou pela construção de representações em 3D da próstata, por exemplo),
discutem os resultados e buscam alcançar objetivos comuns a partir de
suas perspectivas disciplinares distintas. Nas reuniões é possível perce-
ber o trabalho de colaboração interdisciplinar em prática, na medida
em que pesquisas feitas separadamente são apresentadas e discutidas pelo
grupo, orientações comuns são discutidas e objetivos futuros são deli-
neados. Nesse mesmo contexto, muitos dos problemas associados a uma
colaboração desse tipo são também detectados nas reuniões, mais espe-
cificamente as dificuldades em traduzir a complexidade dos processos
biológicos para uma linguagem computacional e matemática.
Tal tradução é pressuposto básico para a possibilidade de efetuar-se a
modelagem computacional na forma pretendida pelo grupo. A investi-
gação a respeito das práticas dos cientistas em seu dia-a-dia esclarece,
portanto, dilemas importantes a serem pensados no que diz respeito às
tentativas contemporâneas de se automatizar processos de diagnóstico e
tratamento na medicina, assim como de buscar novas representações
científicas a respeito do corpo humano por meio da digitalização e da
construção de modelos virtuais em três dimensões. Tais modelos são
pensados como uma nova fronteira para a produção de conhecimento,

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assim como para o desenvolvimento de formas mais precisas de inter-
venção no corpo. Um exemplo desse tipo de iniciativa é o chamado Pro-
jeto Humano Visível (Visible Human Project), que operou a digitaliza-
ção de um espécime humano de ambos os sexos para usos diversos, desde
o estudo da anatomia até o treinamento de cirurgiões (Adelson, 2006;
Waldby, 2000).
No caso aqui analisado, a “digitalização” integra o trabalho de cons-
trução de um modelo matemático, as visualizações em 2D e 3D e
o feixe de laser usado para a abrasão dos tecidos cancerosos no hospital.
A busca de se representar digitalmente o processo de transferência de
calor em tecidos não se separa, portanto, da tentativa de integrar em
uma rede os cientistas em Austin que trabalham com o modelo, os mé-
dicos em Houston que produzem as imagens em 3D, os futuros pacien-
tes (e os modelos animais1) que sofrem a intervenção através do laser e
os supercomputadores que viabilizam tanto o esforço de modelagem
como as velocidades de transferência de dados necessárias para que a
estrutura como um todo seja viável.
O presente artigo buscará, nesse sentido, uma interpretação dessas
práticas com base na análise de instâncias de desentendimento entre
as áreas biológicas e de engenharia no projeto. Por meio de exemplos
retirados das reuniões, busca-se analisar de que forma o trabalho de mo-
delagem, que em última instância procura tornar previsíveis e passíveis
de manipulação e controle os processos biológicos no corpo humano,
enfrenta o desafio de operar essa tradução. A análise baseia-se no tra-
balho etnográfico e na análise mais detalhada de fitas de vídeo feitas
das reuniões.
A atenção às interações entre os cientistas durante as reuniões revela
que muitas vezes os objetivos comuns ao grupo não são entendidos de
maneira uniforme por todos os seus membros. Além disso, diferenças
de formação entre os cientistas tornam-se obstáculos a serem superados

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nas reuniões, especialmente no que diz respeito às normas de validade
específicas a diferentes disciplinas e na interpretação de representações
visuais. O artigo conclui que tais obstáculos referem-se não somente ao
trabalho cooperativo interdisciplinar, mas também podem ser lidos
como parte fundamental dos problemas que emergem a partir das ten-
tativas atuais de alcançar controle dos processos biológicos baseados em
modelos computacionais. Tais dificuldades são relevantes na interpreta-
ção, pelas ciências sociais, de projetos científicos de grande porte que
buscam tornar possíveis novas formas de intervenção no corpo median-
te a criação de conexões entre computadores, cientistas e corpos a serem
“redesenhados” (como os pacientes de câncer de próstata).
Em pesquisas sobre grupos interdisciplinares (Baird et al., 2000;
Bracken, 2006), alguns dos desafios aqui citados têm sido trabalhados,
a saber: diferenças de métodos e epistemologias usadas por cada mem-
bro dos grupos, formas diferentes de formular o problema pesquisado,
e diferentes estilos de comunicação dos cientistas que participam nesses
grupos. Tais colaborações são “arriscadas”, segundo muitos autores, no
sentido de promoverem discussões entre seus participantes a respeito dos
estilos de trabalho de cada um e das premissas de validade científica de
cada disciplina (McCallin, 2006). A análise aqui realizada relaciona-se,
dessa forma, a estudos sobre colaboração na ciência, mas também dialo-
ga com uma literatura que busca propor formas de interpretar as novas
tecnologias de alteração e aprimoramento do corpo (Hogle, 2005;
Lenoir, 2002a, 2002b, 2004), investigando as práticas de digitalização
desse corpo para além da idéia de “desmaterialização” (Waldby, 2000).
Mais especificamente, busca-se demonstrar que a almejada tradu-
ção de processos biológicos para uma linguagem matemática, premissa
para a construção do modelo computacional, está repleta de instâncias
de confusão e desentendimento no decorrer da sua realização na práti-
ca. Uma questão central é a existência de diferentes percepções a respei-

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to da objetividade/subjetividade da biologia em oposição à matemáti-
ca e engenharia. Tais divergências, além de deslocar uma imagem do
senso comum de que tal tradução para a matemática é direta e pouco
problemática, ajudam a iluminar as formas pelas quais os sentidos que
os cientistas possuem a respeito das disciplinas interferem na produ-
ção de aparatos tecnológicos e participam de projetos científicos alta-
mente sofisticados.
A oposição entre biologia, por um lado, e a matemática e engenha-
ria, por outro, não pode, no entanto, ser simplificada como uma sim-
ples oposição entre a “subjetividade” de uma e a “objetividade” das ou-
tras. Como o artigo buscará argumentar, diferentes concepções acerca
da objetividade dessas abordagens (observáveis tanto durante as reuni-
ões quanto a partir das entrevistas) revelam conflitos internos ao grupo,
que se referem ao âmago do objetivo buscado pelo projeto. Tais confli-
tos ajudam a problematizar a premissa de que a matemática seria uma
forma objetiva e universalmente aceita de traduzir processos biológicos
para termos mais “científicos”. Os desentendimentos, que os cientistas
percebem como “o problema da comunicação” relativo à colaboração
interdisciplinar, na verdade revelam obstáculos que vão além de simples
transmissão de informações. Segundo os dados aqui levantados, eles re-
ferem-se às maneiras pelas quais os cientistas compreendem os objetos
por eles manipulados e a forma pela qual tais entendimentos partici-
pam do próprio trabalho científico.
A dificuldade em se traduzir aspectos biológicos para uma lingua-
gem matemática, pressuposto de projetos de digitalização como o aqui
analisado, oferece subsídio para uma melhor compreensão das formas
pelas quais pensamos as relações entre organismos vivos e máquinas, que
vão interferir nas nossas atuais tentativas de relacionar esses dois âmbi-
tos, especialmente na medicina de alta tecnologia. Leituras etnográficas

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centradas nas práticas científicas podem assim ajudar a enriquecer nossa
compreensão do aspecto social e cultural do desenvolvimento de novas
ferramentas tecnológicas de diagnóstico e tratamento de doenças, o que
contribui para o entendimento das complexas relações entre objetos téc-
nicos, a cultura e nossos corpos.
2. O campo: colaboração interdisciplinar
O objeto da pesquisa etnográfica que originou esse artigo é um grupo
interdisciplinar de pesquisadores localizados numa instituição de ensi-
no superior do estado do Texas, localizado no sudoeste dos Estados
Unidos. O grupo, sediado na cidade de Austin, congrega os esforços de
modelagem computacional com base em dados adquiridos num hospi-
tal de pesquisa localizado em Houston, a aproximadamente 257 quilô-
metros de Austin. O grupo é composto por professores, pesquisadores
de pós-doutorado e alunos de pós-graduação. Suas áreas de especializa-
ção incluem ciência da computação, engenharia biomédica e civil, ma-
temática aplicada, mecânica computacional, visualização científica e
medicina. Os cientistas representam diversas nacionalidades, incluindo
os EUA, Índia, China, Irã, República Tcheca, Polônia e França. Os cien-
tistas possuem uma formação, em maior ou menor medida, interdis-
ciplinar. O quadro abaixo lista todos os participantes que trabalharam
no projeto durante o período da etnografia, situando cada um em ter-
mos da sua posição dentro da universidade e suas áreas de especializa-
ção, definidas a partir das autodescrições obtidas por meio de entrevis-
tas. Todos os nomes foram substituídos por pseudônimos para proteger
as identidades dos cientistas.

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Pseudônimo
Dr. Lewis
Dr. Ken
Dr. Carl
Dr. Louis
Dr. Mark
Dr. Joseph
Dr. Claude
Dr. Chris
Luke
Dr. John
Laura
Lynn
George
Clark
Ron
Posição na universidade
Investigador Principal (PI) do
projeto, professor e diretor do
instituto que abriga o mesmo
Professor de ciência
da computação
Professor de visualização científica
Professor, diretor assistente do
instituto que abriga o projeto
Professor de engenharia
Professor, diretor do Departamento
de Engenharia Biomédica, professor
de engenharia
Pesquisador
Vice-Diretor do instituto que abriga
a pesquisa, coordenador de projetos
de pesquisa
Aluno de doutorado em matemática
computacional e aplicada
Professor de engenharia mecânica em
outra instituição
Aluna de doutorado em engenharia
biomédica
Aluna de doutorado em matemática
computacional e aplicada
Aluno de doutorado em engenharia
biomédica
Aluno de doutorado em ciência da
computação
Aluno de mestrado em matemática
Áreas de especialização
Matemática, mecânica computacional
Ciência da computação, física, engenharia
Ciência da computação, engenharia elétrica,
geometria, topologia, visualização científica
Matemática computacional, mecânica
computacional, engenharia, ciência da
computação
Engenharia civil, matemática, mecânica
computacional
Engenharia mecânica, engenharia biomédica
Engenharia, engenharia aeroespacial
Engenharia civil, ciência da computação
Matemática computacional e aplicada, ciência
da computação, visualização científica
Mecânica de sólidos, engenharia mecânica,
matemática aplicada
Medicina, engenharia biomédica
Matemática, matemática computacional
e aplicada
Biologia, engenharia biomédica
Ciência da computação
Matemática computacional e aplicada,
visualização científica
Tabela 1: Participantes do projeto e áreas de especialização

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A pesquisa etnográfica que fundamenta esse texto foi feita entre no-
vembro de 2006 e novembro de 2007 e incluiu observação participante
(especialmente das reuniões semanais do grupo de pesquisa), gravações
em vídeo das reuniões e entrevistas com todos os membros da equipe.
Trinta e duas reuniões foram observadas nesse período, sendo dez delas
gravadas em vídeo para análise posterior.2 Foram feitas observações tam-
bém em duas palestras e uma conferência internacional nas quais os
cientistas do grupo estavam presentes, porque foram considerados im-
portantes pelo pesquisador líder como sendo de interesse para o proje-
to. Além disso, duas viagens foram feitas para Houston para observa-
ções pontuais no hospital de pesquisa. Um workshop de uma semana
nas instalações de computação avançada que servem de apoio ao grupo
foi também realizado.
O trabalho do grupo é desenvolvido no campus de Austin. As reu-
niões acontecem no instituto fundado pelo investigador chefe do gru-
po, que possui também um laboratório de visualização científica utili-
zado por alguns participantes. No mesmo prédio encontram-se os
escritórios dos professores, pesquisadores e da maior parte dos alunos
de pós-graduação envolvidos. Experimentos de bancada com culturas
de células ocorrem no departamento de engenharia biomédica, que fica
num outro prédio a alguns metros desse instituto. As reuniões são pe-
ças-chave da colaboração interdisciplinar, pois nelas o trabalho que é
feito em separado (seja com células, seja em computadores nos quais o
modelo é calculado e visualizado com base nos dados recebidos do hos-
pital) é trazido e apresentado ao grupo. Portanto, as reuniões constitu-
em o lugar privilegiado para que cada participante familiarize-se com o
trabalho dos outros e onde o trabalho de integração e cooperação ocor-
re na prática.
O objetivo final do projeto é construir o que os cientistas chamam
de “ciber-infra-estrutura” (cyberinfrastructure), conjugando computado-

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res, transmissão de dados entre as duas cidades, o laser e o modelo com-
putacional. O sistema forneceria previsões do dano causado pelo laser
na próstata do paciente em tempo real, durante a cirurgia, como auxílio
à tomada de decisão clínica. Tal sistema traria, em tese, benefícios como
a redução de danos desnecessários aos tecidos saudáveis, melhores resul-
tados com a abrasão do laser, dados personalizados obtidos por meio de
um modelo computado em tempo real, tornando a tomada de decisão
por parte do médico mais confiável e precisa.
A tarefa de integrar todos os elementos citados acima torna-se espe-
cialmente complexa devido à natureza dos processos modelados, quais
sejam, as transferências de calor nas células. Fatores como a expressão de
HSP, ou heat shock protein (proteína de choque de calor), que protege a
célula da morte celular; o fluxo de sangue na área, que dispersa o calor e
pode afetar o resultado do tratamento; as interações entre a luz do laser
e as células, que definem a taxa de mortalidade celular e a energia neces-
sária para causar danos nas células do tumor; as diferenças físicas e bio-
lógicas entre células tumorais e normais, entre outras, são algumas das
variáveis que podem ou não compor o modelo final, a depender da ava-
liação dos cientistas de como eles interferem na previsão. Os dados bru-
tos fornecidos pelo hospital ao grupo de modelagem são imagens
anatômicas de ressonância magnética (MRI) e imagens de temperatura
(MRTI) em três dimensões.
Os participantes do grupo possuem formação diferenciada e inter-
disciplinar, não compartilhando totalmente as suas práticas de visua-
lização científica, as formas de interpretação de dados e imagens, ou até
mesmo conceitos e entendimentos do que sejam resultados válidos. Tal
diferença torna-se mais marcante quando se comparam dados referen-
tes à biologia com disciplinas como engenharia, computação e mate-
mática, como tratarei à frente. Formas de interpretar imagens são fun-

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damentais nesse projeto, pois em todas as reuniões os dados discutidos
são apresentados em forma de imagens em duas e três dimensões, dia-
gramas, gráficos e tabelas, que são então interpretados pelos participan-
tes no decorrer do processo de discussão dos resultados e de busca de
entendimentos comuns ao grupo. O que cada imagem significa, a vali-
dade das relações apresentadas e a aceitação de um procedimento meto-
dológico como adequado ou não são atividades-chave na composição
do modelo, na interpretação da sua validade e nos processos de defini-
ção de objetivos futuros de curto e longo prazo. As reuniões são descri-
tas por um participante como:
(...) pessoas aproximando-se, tipo, reunir-se para discutir questões é im-
portante, pois às vezes muitas dúvidas são resolvidas e as pessoas chegam a
um entendimento a cada semana, sobre o que cada pessoa está trabalhan-
do. Isso também cria uma pressão sobre todo mundo para alcançar resul-
tados. Então, isso é bom para o projeto.3 (entrevista com Clark)
A idéia de alcançar algum tipo de entendimento comum a cada sema-
na não corresponde exatamente ao que ocorre de fato nas reuniões, como
fica claro no exame da etnografia realizada. Ainda que muitas vezes uma
compreensão compartilhada parece ser alcançada, é bastante comum que
fatos, conceitos e idéias não sejam compreendidos da mesma forma por
todos os participantes. Como afirma um dos alunos de doutorado:
Honestamente? Muitas vezes eu estou lá e estou meio que perdido, por
que a matemática que eles usam, eu não tenho uma formação muito sólida
em matemática, tendo vindo da biologia. Mas eu, mas tendo escolhido
engenharia como doutorado eu sei a utilidade da matemática, então eu
tento sentar lá e escutar, e eu tento entender, mas nem sempre tenho su-

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cesso. O que eu os vejo fazendo é muito importante, e eu acho que a qua-
lidade da informação que eles coletam é um passo além, sabe, da (...) bio-
logia qualitativa, e é assim que eu vejo a engenharia em geral.4 (entrevista
com George)
No trecho acima vemos que a discussão acerca do entendimento nas
reuniões interdisciplinares passa por uma compreensão a respeito do
valor dessa colaboração. No caso desse aluno de doutorado, sua percep-
ção é a de que quantificar a biologia é um “passo além” do que ele cha-
ma de “biologia qualitativa”, que seria meramente descritiva. Essa dis-
tinção, que passa também por um julgamento de valor acerca da
qualidade da ciência praticada por ambos os “tipos” de ciência, aparece
em outras colaborações semelhantes (Monteiro, 2005), podendo ser
interpretado como uma das percepções que incentiva projetos de mo-
delagem como esse. A quantificação e digitalização de processos bioló-
gicos, pressuposto para a automatização do diagnóstico, seria um passo
na direção de uma biologia e uma medicina mais objetivas.
3. Interpretando etnograficamente práticas de modelagem
Práticas de modelagem computacional em diversas áreas da ciência,
incluindo práticas de codificação dentro de disciplinas específicas e as
idéias a respeito do que são “dados” e “saber” (textualmente e visual-
mente representados) vêm se desenvolvendo de acordo com uma histó-
ria específica. Em pesquisas anteriores no campo dos ESCT (Elias, 1982;
Knorr-Cetina, 1981; Kuhn, 1970; Latour & Woolgar, 1986; Pickering,
1992; Rheinberger, 1992a, 1992b), tem-se argumentado a favor da
ciência como prática inerentemente social e inseparável do contexto cul-
tural, filosófico, institucional e histórico no qual se insere. Além disso,

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idéias de objetividade são constituídas social e historicamente (Daston
& Galiston, 1990), especialmente no que se refere às formas pelas quais
a verdade científica é representada visualmente (Knorr-Cetina &
Amman, 1990). Uma compreensão das práticas científicas não pode,
assim, eximir-se de investigar a prática de produção de representações
(Lynch & Woolgar, 1990b), “inscrições” que buscam retratar as rela-
ções internas ao objeto estudado, as quais operam a possibilidade do
saber fazer-se circular de forma estável e amplamente reproduzível
(Latour, 1990). A análise de representações visuais, por outro lado, não
se separa das práticas de produção do conhecimento científico, deven-
do ser compreendidas como partes integrantes do processo de tornar o
conhecimento sobre a natureza visível nas suas propriedades essenciais,
representando visualmente a sua ordem interna (Lynch, 2006; Lynch &
Woolgar, 1990a; Pauwels, 2006).
No entanto, nesse estudo em particular, as práticas de produção de
representações digitais do real transcendem as características visuais do
modelo em 3D. Busca-se ali revelar em termos visuais e computacionais
as propriedades internas do objeto, como forma de reiterar a “objetivi-
dade mecânica” das imagens visuais de ressonância magnética e do pró-
prio modelo digital (Daston & Galiston, 1990), a fim de construir uma
ferramenta de intervenção na realidade observada ou descrita: os teci-
dos da próstata. As representações computacionais em 3D, dessa forma,
são objetos virtuais que representam uma forma de conhecimento cien-
tífico das relações entre o calor e os tecidos; além disso, representam
objetos interativos cujas propriedades almeja-se manipular como parte
da prática cotidiana de pesquisa. Busca-se também manipular, de forma
associada, os processos biológicos representados pelas imagens, através
da abrasão com o laser.
As imagens em 3D são, portanto, interativas em vários níveis: pri-
meiramente, no nível das práticas de produção do conhecimento, pois

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durante as reuniões manipula-se as imagens para apresentar resultados,
responder a perguntas, ou tornar mais claras as características represen-
tadas pelo objeto virtual. Num segundo nível, a interatividade ocorre
entre Houston e Austin, integrando o modelo computacional à clinica,
às previsões do computador e às decisões do cirurgião, por meio de re-
des de transmissão de dados e dos conhecimentos que embasam o mo-
delo e garantem a sua objetividade.
Antropólogos que estudaram práticas de simulação e modelagem
baseados na perspectiva etnográfica têm mostrado a importância de se
atentar para as interações entre pesquisadores e no seu papel em termos
de definir o resultado final de tais pesquisas (Forsythe, 2001; Helmreich,
1998), compondo práticas de produção de conhecimento que são emi-
nentemente sociais. Entender o contexto social no qual a pesquisa cien-
tífica é conduzida é primordial para o entendimento de tecnologias de
modelagem de (e nesse caso, também intervenção em) processos bioló-
gicos, em termos digitais ou computacionais (Helmreich, 1998). Tal
postura esclarece os limites e obstáculos presentes nas práticas de tradu-
ção para códigos digitais de atividades como diagnóstico e a automação
de interações entre médicos e pacientes, o papel de processos culturais
no desenvolvimento de sistemas de informação para a saúde e a influên-
cia das epistemologias dos cientistas que os constroem no produto final
(Forsythe, 1993, 1998, 2001).
Computadores vêm sendo utilizados em pesquisas científicas desde
pelo menos os anos 1950 (Francoeur & Segal, 2004), mas modelagem
computacional e o uso de previsões a partir desses modelos só recente-
mente vêm sendo incorporados às cirurgias e procedimentos médicos
(Lenoir, 2004). Tal tecnologização da medicina (Clarke et al., 2003) está
associada a uma mudança de paradigma a respeito do papel da engenha-
ria e dos computadores nas práticas médicas contemporâneas. De acor-
do com os cientistas entrevistados nesse estudo, a medicina atual se des-

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loca de uma prática de diagnóstico e cuidado para algo “mais próximo
da engenharia” (entrevista com Dr. Lewis), a partir do uso crescente de
tecnologias digitais e computacionais (Forsythe, 1998, 2001). O apoio
dado por agências de fomento norte-americanas a pesquisas baseadas
no conceito de “ciber-infra-estruturas”, que integram capacidade com-
putacional avançada (supercomputadores) com equipes interdiscipli-
nares para capacitar a pesquisa de questões antes pensadas como impos-
síveis (Bement Jr., 2007), a exemplo da modelagem precisa de processos
biológicos, é em si mesmo um fenômeno a ser melhor investigado por
cientistas sociais. O avanço desse tipo de conceito de pesquisa integrado
ao desenvolvimento de novas ferramentas de intervenção no corpo e na
natureza cria um contexto no qual instituições de pesquisa competem
por fundos e buscam incorporar crescentemente as ciber-infra-estrutu-
ras em suas diversas áreas de atuação.
O uso de tais ferramentas relaciona-se também com idéias historica-
mente estabelecidas a respeito da objetividade de dados resultantes de
pesquisas. Desde o século XIX, com a criação de tecnologias mecânicas
de produção e reprodução de imagem (fotografia, raios-X, cinema), há
um reforço da noção de que tais imagens produzidas por máquinas pos-
suem uma vantagem no que diz respeito à proximidade com a realidade
(Benjamin, 1985). A centralidade de imagens objetivas, livres da inter-
ferência da subjetividade daqueles que a produzem, torna-se crucial para
a busca de diagnósticos de imagem, que transferem autoridade do médi-
co para equipamentos que automatizam a construção de representações
do corpo (Daston & Galiston, 1990). Pesquisas etnográficas e históri-
cas, no entanto, revelam que essa objetividade não emerge diretamente
do uso de equipamentos, mas é a consumação de um complexo proces-
so colaborativo que envolve tentativa e erro, que busca coordenar resul-
tados numéricos com a experiência acumulada de especialistas e com a
intuição a respeito do que é razoável fisicamente ou não (Pasveer, 2006).