O seu percurso integra investigação fundamental, prática clínica, ensino e participação ativa na definição de políticas de saúde. O que o motivou a construir uma carreira tão transversal dentro da medicina, e que momentos considera decisivos na consolidação da sua carreira?
A minha motivação para construir um percurso transversal começou, provavelmente, quando escolhi a Anatomia Patológica como especialidade ainda durante o curso de Medicina. Foi aí que “nasceu” a curiosidade: tive professores exemplares que me abriram os meus olhos para a potencialidade da Patologia como disciplina central na medicina, a área onde a compreensão dos mecanismos da doença pode, de forma direta, melhorar o diagnóstico e orientar a decisão clínica. Depois desse primeiro marco, o pós-doutoramento no IPATIMUP/FMUP foi decisivo para estruturar uma trajetória de investigação com relevância clínica e para reforçar a ideia de que a ciência deve regressar ao doente através de melhores métodos e melhor qualidade diagnóstica. A direção da unidade de Patologia Molecular e a sua consolidação como infraestrutura de padrão internacional representou outro passo determinante: transformar inovação em rotina e reduzir variabilidade na prática. A experiência internacional foi igualmente estruturante. Na Universidade de Toronto, como Professor Catedrático e patologista no Toronto General Hospital (UHN), pude integrar, num ambiente académico-hospitalar altamente exigente, a prática diagnóstica, a investigação translacional e a docência e perceber como estas dimensões se reforçam mutuamente quando o sistema está desenhado para acelerar a passagem do conhecimento para a prática. No Luxemburgo, como Diretor do Departamento de Medicina e Patologia do Laboratoire National de Santé, a ligação entre organização, tecnologia e política de implementação tornou-se particularmente evidente; o projeto de telepatologia no âmbito do Luxembourg Plan Cancer é um exemplo concreto de inovação com impacto em tempo e qualidade diagnóstica à escala do sistema. Quanto à participação ativa na definição de políticas de saúde, encaro-a como uma consequência natural do percurso: primeiro aprender, investigar e formar; depois, assumir a responsabilidade de ajudar a “mudar o sistema” para que estudantes, médicos e investigadores encontrem melhores condições e percursos mais sustentáveis. Essa intervenção faz-se tanto pela via institucional e regulamentar como pela via científico-técnica e de consenso através de trabalho em comités internacionais (Academia Internacional de Citologia) e pela participação editorial e de normalização em sistemas como os da Organização Mundial da Saúde que transformam evidência em linguagem comum, comparável e aplicável. Em Portugal, essa mesma lógica traduz-se também num compromisso institucional com a criação de condições para investigação clínica e translacional em rede e com impacto: a direção do RISE-Health, outro marco fundamental na construção da minha carreira, reforça essa ambição, ao estruturar capacidades, promover colaboração e acelerar a transferência de conhecimento para a prática, contribuindo para um ecossistema mais forte para a próxima geração de estudantes, médicos e investigadores.

Dirige o RISE-Health e o Laboratório Associado RISE, ambos firmemente apostados em investigação translacional. Quais considera serem hoje os maiores desafios e oportunidades para que a investigação translacional se traduza, cada vez mais, em impacto real nos cuidados de saúde?
O maior desafio da investigação translacional hoje é garantir que a descoberta científica não fica “presa” entre o laboratório e a publicação, mas percorre todo o caminho até à implementação. Na prática, isto esbarra em vários pontos críticos: a fragmentação dos dados e das infraestruturas (muitas vezes sem interoperabilidade e com acesso difícil a dados clínicos de qualidade), a complexidade burocrática e contratual (ética, proteção de dados, compras, parcerias, ensaios), e a dificuldade em assegurar financiamento sustentável para a fase mais “cara” da translação; a validação multicêntrica, a prova de utilidade clínica e a avaliação custo-efetividade, sem as quais o SNS e os prestadores não conseguem escalar soluções. Este é um tema muito presente na construção do RISE-Health enquanto rede, precisamente porque a investigação clínica exige processos comuns, coordenação e massa crítica para ultrapassar essas barreiras. Em paralelo, há desafios humanos e sistémicos: carreiras ainda pouco alinhadas com o tempo real da translação, incentivos académicos nem sempre centrados em impacto e implementação, e a necessidade de equipas híbridas (clínicos, investigadores, bioinformáticos, gestores de projeto, transferência de tecnologia, etc.) a trabalhar com objetivos e métricas partilhadas. Quanto às oportunidades, vejo 3 especialmente fortes. Primeiro, o modelo em rede: tanto o Laboratório Associado RISE como a Unidade de Investigação RISE-Health agregam unidades com competências complementares, o que facilita estudos multicêntricos, partilha de recursos e criação de projetos com escala suficiente para gerar evidência robusta e atrair financiamento competitivo. Segundo, a transformação digital e a integração de bioinformática/IA com dados clínicos e moleculares, que aceleram a descoberta de biomarcadores, a estratificação e a medicina de precisão. Terceiro, a proximidade à sociedade e a formação: iniciativas de literacia e ligação à comunidade, aposta institucional em Inovação Biomédica criam um pipeline de talento e uma cultura de translação desde cedo, tornando mais provável que a inovação seja desenhada com o utilizador final (doente, profissional e sistema) em mente. No fundo, o impacto real acontece quando a investigação passa a ser planeada “de trás para a frente”: começar no problema clínico e no contexto do sistema, desenhar a evidência necessária para mudar prática, e só depois escolher tecnologia e método. É essa a lógica que procuramos reforçar no RISE-Health e no Laboratório Associado RISE.

A patologia é uma especialidade absolutamente central na medicina moderna e tornou-se ainda mais crucial com o avanço da medicina de precisão. Como descreveria o papel atual da patologia neste novo ecossistema tão exigente e orientado para a personalização do diagnóstico e do tratamento?
Hoje, a patologia é, simultaneamente, o ponto de partida e o “hub” integrador da medicina de precisão: continua a assentar na morfologia, mas passou a incorporar, de forma indissociável, camadas adicionais de informação – molecular, computacional e, cada vez mais, digital – que condicionam diretamente decisões terapêuticas. O diagnóstico já não é apenas “dar um nome” à doença; é produzir um fenótipo clinicamente acionável, robusto e reprodutível. Neste novo contexto, o patologista ganha um papel particularmente crítico como “gestor do material biológico” (tissue stewardship) e garante da qualidade: decide o que testar, quando testar e em que amostra, assegura adequação tumoral, controla variáveis pré-analíticas e evita desperdício de tecido/tempo, num cenário em que os biomarcadores aumentam continuamente e os painéis multigénicos (NGS) substituem, com vantagem, estratégias sequenciais. Por fim, a patologia é também um pilar de governação clínica e equidade em medicina de precisão: a heterogeneidade entre laboratórios, a necessidade de acreditação/normalização, a incorporação de bioinformática e IA (com exigências éticas e regulatórias claras) e a redução de disparidades no acesso a testes de alta qualidade são, hoje, tão determinantes quanto a tecnologia em si.

Acompanhou várias mudanças de paradigma em citopatologia e patologia da mama, ambas suas especialidades. Em que ferramentas ou abordagens observa mais potencial para otimizar o diagnóstico e o tratamento do cancro da mama?
Ao longo destes anos, o que mais mudou foi a passagem de um diagnóstico “morfologia + poucos marcadores” para um ecossistema integrado, em que a qualidade da amostra, a correlação com a imagem, a avaliação rigorosa de biomarcadores e a caracterização molecular condicionam diretamente a decisão terapêutica. Nesse contexto, vejo cinco áreas com maior potencial para otimizaro diagnóstico e o tratamento do cancro da mama. A primeira é a otimização da colheita e da representatividade da amostra, com uma abordagem cada vez mais guiada pela imagem e pela necessidade de reduzir insuficiências e falsos negativos. Um exemplo muito concreto é o uso da microbiópsia com agulha grossa (core needle biopsy) tem melhor desempenho do que a punção aspirativa por agulha fina, com maior sensibilidade e menos amostras insuficientes. A mesma lógica aplica-se às lesões precursoras, onde técnicas minimamente invasivas (incluindo biópsia/excisão assistida por vácuo) ajudam a evitar cirurgias desnecessárias sem perder segurança diagnóstica. A segunda é a padronização e “robustez” dos biomarcadores clássicos e emergentes, porque é aqui que se ganha (ou se perde) precisão terapêutica. Na prática atual, a patologia continua a ser central na determinação de fatores prognósticos e preditivos, tais como — grau histológico, biomarcadores, margens e estadio ganglionar. Ao mesmo tempo, a própria classificação molecular está a refinar-se (por exemplo, a necessidade de identificar HER2-low quando não há amplificação, com implicações terapêuticas posteriores). A terceira é a integração sistemática da medicina molecular na rotina, com estratégias “reflexo” e seleção de metodologias de acordo com a pergunta clínica. Hoje, faz sentido pensar por subtipo e por contexto: painéis genómicos prognósticos na doença luminal precoce; PIK3CA e ESR1 na doença luminal metastática; confirmação rigorosa de HER2 nos HER2+; e, no triplo-negativo, BRCA germinativo e PD-L1 como testes que passaram a ser determinantes para acesso a terapêuticas inovadoras. A quarta é a biópsia líquida como complemento dinâmico à biópsia tecidular: monitorização de resposta, identificação precoce de resistência e, sobretudo, a possibilidade de detetar doença residual mínima antes da evidência imagiológica. Ao mesmo tempo, é crucial manter uma mensagem clara: a biópsia líquida não substitui o tecido e exige cautela na interpretação (por exemplo, interferência de hematopoiese clonal). A quinta, e talvez a mais transformadora em termos de escala, é a patologia digital e a inteligência artificial, não como “futurismo”, mas como ferramenta prática para reduzir variabilidade e aumentar reprodutibilidade. A digitalização abre o caminho a modelos de aprendizagem capazes de apoiar tarefas exigentes como graduação histológica e determinação/quantificação de biomarcadores. O próximo passo será a IA multimodal (histologia + imagiologia + genómica + dados clínicos) e, com prudência, o uso de IA generativa para tarefas bem delimitadas (p. ex., documentação estruturada), sempre com validação, rastreabilidade e enquadramento regulatório. No fundo, mais do que “uma” tecnologia preponderante, o maior potencial está na integração destas abordagens num percurso coerente: melhor amostragem, melhor patologia (mais reprodutível), melhor estratificação molecular e melhor monitorização ao longo do tempo.

A sua colaboração com a Organização Mundial da Saúde alavanca padronização e qualidade no diagnóstico e tratamento. De que forma pode a harmonização de critérios contribuir para maior qualidade global e equidade no acesso aos cuidados de saúde?
A harmonização de critérios é, na prática, uma forma de transformar conhecimento científico em segurança clínica. Quando diferentes países, hospitais e laboratórios usam a mesma linguagem, as mesmas categorias diagnósticas e os mesmos limiares de decisão, reduz-se a ambiguidade e a variabilidade interobservador, melhora-se a comunicação com as equipas clínicas e torna-se mais consistente a decisão terapêutica e o seguimento. É precisamente essa a lógica dos sistemas de nomenclatura da OMS: padronizar critérios de diagnóstico, definir categorias com risco de malignidade estimado e apoiar decisões clínicas mais previsíveis e comparáveis. Do ponto de vista da qualidade, esta harmonização não se limita ao “nome” do diagnóstico. Inclui também recomendações de boas práticas para colheita, manuseamento e processamento de amostras porque uma parte importante dos erros e das discrepâncias nasce antes mesmo da interpretação microscópica (fase pré-analítica e triagem de material). Ao padronizar componentes mínimos do relatório cria-se uma base objetiva para auditoria, benchmarking, acreditação e melhoria contínua. Quanto à equidade, o ganho é particularmente claro: os sistemas da OMS reconhecem explicitamente que a infraestrutura e os recursos variam muito entre países e entre contextos e, por isso, são desenhados para serem aplicáveis em diferentes níveis de recursos, valorizando critérios morfológicos-chave e propondo caminhos de gestão que possam ser adaptados localmente. Isto ajuda a reduzir “medicina a duas velocidades”: não elimina as diferenças de recursos, mas reduz o impacto dessas diferenças na consistência diagnóstica e na tomada de decisão, e cria um referencial internacional para justificar investimento em capacidade laboratorial e em formação. É neste enquadramento que vejo o valor da colaboração com a OMS: criar um “idioma comum” global, suportado por critérios, risco e recomendações, que melhora qualidade onde já há muitos recursos e, ao mesmo tempo, eleva o patamar mínimo de segurança e previsibilidade diagnóstica onde os recursos são mais limitados.

Como vê o futuro da medicina na era do digital, da inteligência artificial e da patologia molecular? Na sua opinião, estamos a assistir à redefinição da prática clínica com recurso a novas ferramentas ou estaremos perante uma transformação mais profunda?
Creio que estamos perante uma transformação mais profunda. Se fosse apenas “redefinição por ferramentas”, estaríamos a falar sobretudo de eficiência: digitalizar processos, automatizar tarefas, acelerar tempos de resposta, reduzir custos e diminuir variabilidade. Isso é importante, mas é apenas fazer melhor o que já fazíamos. O que está a acontecer vai além disso, porque altera três pilares da medicina:

1. O conceito de doença está a mudar
A doença deixa de ser definida apenas por um rótulo morfológico ou anatómico e passa a ser definida por mecanismos e trajetórias biológicas. Em oncologia, por exemplo, a decisão clínica já não se organiza apenas por “órgão” ou “tipo histológico”, mas por vias acionáveis, perfis moleculares, heterogeneidade clonal e mecanismos de resistência. Isto muda a forma como classificamos, estratificamos risco e escolhemos terapêutica.

2. O método de decisão clínica está a mudar
A decisão deixa de ser apenas interpretativa e passa a ser, em parte, computacional e probabilística, construída a partir de modelos que integram múltiplas fontes (clínica, imagem, patologia digital, genómica, dados longitudinais). O clínico deixa de decidir apenas com base em “sinais” isolados e passa a decidir com base em sínteses quantitativas, com níveis explícitos de incerteza e com atualização contínua à medida que chegam novos dados (por exemplo, monitorização molecular ao longo do tempo). Isto é uma mudança de paradigma: de medicina episódica para medicina continuamente informada.

3. O sistema de produção de evidência está a mudar
O modelo clássico (“ensaio clínico → guideline → prática”) está a ser complementado por um ciclo mais rápido: dados do mundo real, registos estruturados, validação contínua, e aprendizagem do sistema. Em vez de a evidência ser um evento, passa a ser um processo. Isso cria oportunidades enormes, mas também exige novas regras de qualidade, governança e transparência.

Por isso, sim: a prática clínica será redefinida — mas porque a base conceptual e operacional da medicina está a transformar-se. As ferramentas são o motor visível; a transformação é a mudança do “como” e do “que” significa diagnosticar, prognosticar e tratar. É de realçar que esta transformação só será positiva se for orientada por três princípios: rigor (validação, controlo de qualidade), integração (equipas e dados a falar a mesma linguagem) e equidade (para que o digital e o molecular não criem uma medicina a duas velocidades). Caso contrário, teremos apenas tecnologia sofisticada a amplificar desigualdades e incerteza.

O que considera essencial transmitir às novas gerações de médicos e investigadores, num mundo científico cada vez mais competitivo, acelerado e multidisciplinar?
A mensagem central que eu transmitiria é simples: num mundo acelerado, o que sustenta uma carreira longa e útil é rigor, propósito e capacidade de colaborar. Primeiro, aprender a fazer perguntas boas, desenhar estudos sólidos, tratar dados com seriedade e aceitar que reprodutibilidade e qualidade valem mais do que volume. A reputação constrói-se devagar e perde-se depressa; por isso, ética, transparência e controlo de qualidade não são “extras”, são o núcleo. Segundo, escolher um problema real e manter foco. Como dizia uma colega minha, a dispersão é o primeiro passo para a incompetência. Trabalhar em problemas clinicamente relevantes, com impacto mensurável, é a melhor forma de dar sentido ao esforço e de atravessar fases difíceis. Terceiro, aprender a trabalhar em equipa e falar várias “línguas”. A medicina e a investigação são hoje inevitavelmente multidisciplinares: clínicos, patologistas, biólogos, bioinformáticos, engenheiros, estatísticos, gestores de projeto. O essencial é saber colaborar, comunicar claramente, partilhar crédito e construir redes confiáveis. Quarto, literacia digital e crítica. É obrigatório compreender dados, biologia molecular e ferramentas digitais/IA o suficiente para usar, questionar e validar, mas sem deslumbramento. A tecnologia útil é a que melhora decisões e resultados; tudo o resto é ruído. Por fim, não confundir velocidade com direção. A carreira é uma maratona: é preciso proteger tempo para pensar, ler, ensinar e formar outros. Quando chegamos a uma certa maturidade, o passo seguinte é tentar melhorar o sistema — criar condições e oportunidades para quem vem a seguir, e não apenas acumular conquistas individuais.

O que continua a motivá-lo enquanto investigador e médico? Existem perguntas fundamentais que o acompanham desde o início da sua carreira e que continua a colocar a si mesmo?
O que continua a motivar-me é, no essencial, a mesma ideia que me levou a escolher a Anatomia Patológica: estar no ponto onde a doença pode ser compreendida com profundidade e, ao mesmo tempo, onde essa compreensão pode mudar decisões reais para o doente. A cada caso difícil, a cada discrepância, a cada resultado inesperado, volto a sentir que ainda há muito para aprender. Também me motiva a dimensão humana e institucional: formar pessoas, criar equipas e condições para que outros façam melhor do que nós. Há um momento na carreira em que o impacto deixa de ser apenas o que publicamos ou diagnosticamos; passa a ser a capacidade de construir estruturas que elevem o padrão na assistência, na investigação e na formação. E é precisamente aqui que entra, hoje, talvez a minha maior motivação: o empenho em construir e consolidar o RISE-Health. Porque o RISE representa a possibilidade de criar condições reais para investigação translacional com escala, qualidade e impacto, gerar redes colaborativas, formar talento e acelerar a passagem do conhecimento para a prática clínica, de forma sustentável e com ambição de equidade. Continuo, por isso, a colocar-me uma última pergunta, muito prática: aquilo que estamos a construir melhora, de forma concreta, a vida do doente e o futuro das próximas gerações de médicos e investigadores? Quando a resposta é “sim”, a motivação renova-se todos os dias.

Poderá consultar mais informações sobre o docente e investigador aqui.