Entre fevereiro de 2017 e dezembro de 2020, a equipa realizou aproximadamente 200 cirurgias robóticas. Nos cinco anos subsequentes, de dezembro de 2020 a dezembro de 2025, esse número mais do que duplicou, alcançando as 500 cirurgias, um valor que reflete a consolidação deste programa de referência a nível nacional, com ampla experiência em cirurgia robótica ginecológica.

The symposium, themed "Neural and Immune Codes in Cancer" will gather an interdisciplinary community of researchers to discuss the interplay between the neural and immune systems in relation to cancer initiation, progression and therapy. This symposium will emphasise the dynamic interactions among tumour cells, neurons and immune components, and how these relationships impact tumour growth, metastasis and the tumour microenvironment.

Enquanto vencedora do Outstanding Mid-Career Researcher Award, Inês Pires da Silva foi reconhecida pelos avanços extraordinários do seu trabalho e pelo impacto global que teve na investigação translacional em cancro. Liderou estudos internacionais que moldaram a prática clínica atual e aprofundaram o conhecimento científico sobre os mecanismos de resistência à imunoterapia.

Desde os anos 90, a estimulação cerebral não invasiva evoluiu de uma ideia experimental para uma ferramenta estabelecida no tratamento da depressão e no avanço da investigação em neurociência. Entre estas tecnologias, a estimulação magnética transcraniana repetitiva (rTMS) está clinicamente validada e é utilizada no tratamento da perturbação depressiva major, também conhecida como depressão unipolar.

Pensar no passado e em como este molda o presente nunca é simples. Mas para revisitar o “Antes e o Depois” da Fundação Champalimaud (FC), Zach Mainen, que faz parte da FC desde o primeiro dia, foi uma escolha natural. Falámos sobre o que significou embarcar num projeto novo e imprevisível, e sobre como o sonho de um pequeno grupo se tornou, gradualmente, realidade. Espero que esta história inspire quem a ler a aventurar-se no desconhecido e a confiar que, mesmo quando o futuro parece incerto, este pode transformar-se em algo notável.

Maria João Villas-Boas começou a seguir os passos da Fundação Champalimaud (FC) desde os seus primórdios. “Fiquei fascinada, muito fascinada” disse-me, quando lhe perguntei quando tinha sido a primeira vez que tinha ouvido falar da mesma. Seguia o trabalho de Leonor Beleza de perto através de artigos em jornais e a visão tão clara que tinha para a FC impressionou-a.

Foi um telefonema que desencadeou tudo. Alterou a vida de Leonor Beleza e, em última análise, moldou a vida de inúmeras outras pessoas que, um dia, encontrariam o seu caminho até à Fundação Champalimaud (FC). Não foi apenas um telefonema, claro, mas o culminar de tudo o que Leonor tinha construído ao longo de décadas de serviço público, defesa dos direitos das mulheres, experiência política e da profunda convicção de que as instituições existem para servir as pessoas.

Megan Carey visitou Portugal pela primeira vez em agosto de 2005. Ela e o seu marido, Michael Orger, tinham sido convidados para um casamento, e um amigo português (André Valente) tinha prometido mostrar-lhes tudo o que de bom Lisboa tinha para oferecer. Na altura, Megan era investigadora de pós-doutoramento na Harvard Medical School.

Adam foi um dos investigadores que ajudou a moldar os primeiros dias do Centro Champalimaud e do Programa de Neurociência da Fundação Champalimaud.

Foi um verdadeiro inovador: um cientista que construiu microscópios, criou ferramentas como o Bonsai e o Harp, e ultrapassou os limites do que era possível através da colaboração radical. Trazia alegria, curiosidade e generosidade a cada interação, e tinha um dom extraordinário para aproximar as pessoas.

A visão é essencial para a forma como os humanos interpretam e navegam o mundo, seja para reconhecer um rosto familiar numa fotografia ou conduzir até casa para um jantar de família. Para a Inteligência Artificial (IA), contudo, mesmo distorções visuais mínimas, como alterações de brilho, contraste, ou perturbações subtis, podem levar algoritmos de reconhecimento de objetos a falhar. Ultrapassar esta diferença de desempenho tem sido um desafio importante na aprendizagem automática (machine learning).