Na última semana, o Google divulgou os trabalhos premiados no 9º Latin America Research Awards (LARA), que distribui bolsas para projetos acadêmicos promissores na América Latina. Desde 2013, os prêmios LARA já contribuíram com US$ 4 milhões para um total de 183 projetos na região. No último edital, foram 700 inscrições de projetos, e, dentre os 24 selecionados, dois têm orientação de pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).
O estudo “Aplicação baseada no estudo randômico de metástases cerebrais em pacientes com câncer de pulmão para a predição de biomarcadores, e a melhora de fatores prognósticos” é de autoria de Vinícius Jardim Carvalho, biólogo e aluno doutorado do Programa Interunidades em Bioinformática, sob orientação dos professores André Fujita, do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP e pesquisador do CeMEAI, e Gilberto de Castro Junior, da Faculdade de Medicina da USP e médico do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP).
O objetivo do trabalho é desenvolver um modelo matemático que identifique mutações em um gene específico em metástase no cérebro de pacientes com câncer no pulmão e consiga, a partir dessa mutação, obter resultados que apenas uma biópsia conseguiria. “A partir de uma imagem 3D, a ferramenta faz uma segmentação da metástase no cérebro e extrai informações da imagem. Utilizando inteligência artificial e aprendizado de máquina, ela faz previsões a respeito da doença e indica a gravidade do tumor”, explica Carvalho.
“A biópsia é um procedimento muito invasivo. A ideia desse estudo é possibilitar a análise do tumor sem esse procedimento, garantindo mais bem-estar aos pacientes”, acrescenta Fujita.
O programa tem código aberto e será um complemento de uma ferramenta de segmentações de imagens já existente. Segundo Carvalho, os testes iniciais mostraram uma acurácia de cerca de 80% no modelo, que, com os recursos do prêmio, será aprimorado. “O trabalho ainda está em um estágio inicial. Em parceria com o ICESP, temos hoje dados de cerca de 100 pacientes. Queremos aumentar esse número para 200 para termos mais dados e melhorarmos ainda mais o modelo”, observa.
Fujita comemora também o retorno social da iniciativa. “É muito significativo ver um biólogo de formação se especializar em bioinformática e receber um prêmio importante como esse”, complementa o orientador.
Sequenciamento genético
Aplicar inteligência artificial e aprendizado de máquina na área da saúde também faz parte da ideia do projeto “BioAutoML: Engenharia automatizada de recursos para classificação de sequências biológicas”, elaborado por Robson Bonidia, aluno de doutorado do ICMC-USP que tem colaborações com a Universidade de Freiburg, na Alemanha, e é orientado pelo professor André de Carvalho, do próprio ICMC e também pesquisador do CeMEAI.
O sistema busca realizar a construção automática de modelos de aprendizado de máquina para análise de sequências biológicas. “Hoje em dia, devido ao avanço tecnológico, os biólogos fazem muitos sequenciamentos de genomas, gerando uma expansão exponencial de dados biológicos. Analisar esses dados manualmente é custoso e impossível de ser feito manualmente, e, por isso, são necessários profissionais de computação para construir algoritmos inteligentes que classifiquem essas sequências automaticamente. O BioAutoML quer democratizar esse processo: a ideia é que os biólogos façam o sequenciamento, enviem para o programa e ele automaticamente construa essa inteligência, gerando a melhor representação e escolhendo o melhor algoritmo”, detalha Bonidia.
“Os profissionais da saúde recebem um mundo de informações e é difícil fazerem sentido do que eles recebem. Com o BioAutoML, é possível filtrar o que é relevante nessas informações, ajudando muito a vida desses profissionais e poupando esse trabalho manual, cansativo e talvez até impossível. Nessa pesquisa, a IA será utilizada de forma responsável, para gerar modelos justos, transparentes, sem preconceitos e que respeitem a privacidade. Os dados utilizados nos experimentos serão curados e publicamente disponibilizados. Essa contribuição científica e social ao transferir a tecnologia em forma de código aberto para a sociedade vai ao encontro das atividades desenvolvidas no CeMEAI”, salienta o orientador.
Depois do sequenciamento inicial, o biólogo envia as informações para o BioAutoML para que o algoritmo seja treinado. “A partir disso, ele é capaz de encontrar padrões nas sequências, o que permite indicar – por exemplo, no caso de sequeciamento genético de vírus – o que é SarsCov2, o que é Ebola, o que é H1N1 e assim por diante. Sem a ferramenta, esse processo demandaria do profissional o desenvolvimento de vários modelos matemáticos e algoritmos, e o BioAutoML faz isso de forma automática”, finaliza o doutorando.
O apoio do Google às pesquisas premiadas no LARA tem duração de um ano e pode ser renovado por mais dois.
Sobre o LARA
O Google lançou em 2013 o Latin American Research Awards (LARA) que, ao apoiar o trabalho de universidades latino-americanas, tem como objetivo reconhecer os projetos de pesquisa que contribuem em todo a região para o desenvolvimento das comunidades locais.
Os prêmios LARA já contribuíram com US$ 4 milhões para um total de 183 projetos na região. Este ano foram 24 projetos selecionados, de uma base de 700 inscrições, sendo 14 do Brasil, 3 da Argentina, 3 do Chile, 2 do México, 1 do Peru e 1 do Uruguai. Juntos, os projetos selecionados receberão um total de US$ 500.000 para dar continuidade ou iniciar pesquisas em áreas de conhecimento que vão de Covid-19 à Diversidade, Equidade e Inclusão, e de Machine Learning aplicado à saúde ao processamento de linguagem, privacidade e mudanças climáticas.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Leonardo Zacarin – Comunicação CeMEAI
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Assessoria de Comunicação do CeMEAI
E-mail: contatocemeai@icmc.usp.br
