Projetos de Pesquisa

 

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Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho

Ciências da Saúde

Saúde Coletiva
  • inteligência artificial para decisões clínicas e administrativas durante a pandemia de covid-19
  • Introdução Até o dia 27 de abril, houve um total de 66.501 casos e 4.543 mortes confirmadas por COVID-19 no Brasil. Devido à escassez de exames, a recomendação atual do Ministério da Saúde do Brasil é de que os exames sejam realizados apenas para pacientes críticos. Por outro lado, a Organização Mundial da Saúde tem incentivado testes em larga escala da população. Recentemente, tem também aumentado o número de casos confirmados na maioria dos países africanos e na Índia, onde o potencial de disseminação rápida exigirá decisões mais custo-efetivas sobre prioridades para a realização de testes de COVID-10. Além disso, a estrutura atual do sistema de saúde e o desconhecimento sobre o prognóstico de pacientes diagnosticados com COVID-19 tem dificultado a alocação de leitos de UTI e equipamentos como ventilação mecânica a pacientes prioritários. Mantendo-se a atual evolução no crescimento no número de casos graves, em breve a capacidade do sistema de saúde brasileiro atingirá seu limite e decisões cada vez mais imediatas terão de ser tomadas levando-se em conta o risco individual dos pacientes. Entre as várias aplicações de modelos preditivos inteligência artificial (machine learning) está o apoio à decisão de profissionais de saúde para planejamento do atendimento, principalmente no caso de uma doença nova como a COVID-19. Hospitais e postos de atendimento podem se beneficiar de modelos de predição voltados a soluções em vários momentos durante o atendimento ao paciente em nível primário (postos de saúde), secundário e terciário (hospitais), suportados por dados clínicos para fornecer soluções para decisões referentes ao diagnóstico, prognóstico e alta. Nesse contexto se insere o presente estudo, que tem como objetivo desenvolver algoritmos preditivos de machine learning para auxiliar na tomada de decisão sobre a alocação de testes COVID-19, sobre a internação em UTIs e sobre o uso de recursos, por meio da predição de risco de diagnóstico positivo de COVID-19 e de piora da evolução clínica. Trata-se de uma parceria inédita envolvendo centros de pesquisa da Universidade de São Paulo (USP), Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) e Universidade Federal de Goiás (UFG) Métodos Serão incluídos no estudo os dados de pacientes atendidos nos hospitais participantes da rede com suspeita de COVID-19. O período analisado será desde a primeira realização de um exame de COVID-19 a partir de 17 de março de 2020 até o dado mais recente disponível no momento da aplicação dos algoritmos. Todos os dados identificadores dos pacientes serão excluídos antes do recebimento dos dados, seguindo as boas práticas adotadas em cada instituição. As variáveis preditoras para treinar os algoritmos serão todas aquelas coletadas rotineiramente pelo hospital e disponíveis para análise, principalmente os resultados do hemograma completo (como leucócitos, eosinófilos, basófilos, linfócitos, monócitos, plaquetas, proteína C-reativa, hemácias, hemoglobinas, CHCM, HCM, RDW e VCM), sexo e idade. Caso seja possível, também serão incluídas outras variáveis como sinais vitais e data de início dos sintomas. A performance preditiva dos algoritmos será medida por meio da sensibilidade, especificidade e área abaixo da curva ROC, nos dados de teste. Os hiperparâmetros dos algoritmos serão ajustados por meio de validação cruzada. As variáveis contínuas serão padronizadas por meio do z-score e as variáveis categóricas serão transformadas em dummies. Serão testadas as performances dos algoritmos mais populares de machine learning para dados estruturados, como redes neurais, random forests, support vector machines e gradient boosting trees. Serão incluídos nas análises todos os pacientes que seguiram protocolo de atendimento para casos suspeitos de COVID-19. Resultados preliminares e viabilidade técnica A equipe proponente deste estudo já possui um pré-print publicado sobre o tema, atualmente em avaliação em uma revista internacional de alto impacto: “COVID-19 diagnosis prediction in emergency care patients: a machine learning approach”. O estudo foi uma parceria com o Hospital Israelita Albert Einstein e teve como objetivo utilizar os dados preliminares de pacientes que realizaram o exame RT-PCR de COVID-19 para predizer risco de diagnóstico positivo da doença a partir de resultados coletados rotineiramente pelo pronto-socorro do hospital. Todos os algoritmos de machine learning testados apresentaram performance semelhante nos resultados de teste, com área abaixo da curva ROC acima de 0,84. O algoritmo com melhor performance para esses dados foi o support vector machines com área abaixo da curva ROC de 0,85, sensibilidade de 0,68, especificidade de 0,85 e Brier Score de 0,16. Os resultados demonstraram que mesmo em uma amostra pequena (apenas 235 pacientes foram analisados nesse caso), é possível uma boa performance diagnóstica apenas com dados rotineiramente coletados. Os resultados desse estudo geraram interesse na mídia, com reportagens na Folha de São Paulo, Estado de São Paulo e G1. A limitação do estudo foi que os algoritmos foram desenvolvidos apenas com os resultados de um hospital com características não representativas da população brasileira. O presente estudo irá ampliar a análise e validação dos algoritmos para outras regiões brasileiras com diferentes contextos socioeconômicos e para outros desfechos relacionados à COVID-19, como a predição de risco de internação em UTI, de uso de ventilação mecânica e de óbito. A rede do atual projeto já possui a adesão de hospitais de quatro das cinco regiões brasileiras: Hospital das Clínicas da FMUSP (São Paulo), Hospital Moinhos de Vento (Porto Alegre), Hospital Municipal de Campina Grande da Paraíba e os cinco hospitais de campanha COVID-19 da Secretaria de Saúde de Goiás (SESGO). A inclusão de novos hospitais já está em fase avançada, principalmente em Curitiba, Juiz de Fora e Belém do Pará, além de outros hospitais da cidade de São Paulo.
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 24/07/2020-23/08/2022
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Alexandre Dias Tavares Costa

Ciências Biológicas

Biotecnologia
  • validação de uma solução tecnológica completa (extração de dna + qpcr) para auxílio no diagnóstico de plasmodium falciparum ou plasmodium vivax em ambientes com pouca infraestrutura
  • A Região de Porto Velho está localizada na região amazônica, com temperatura média ao redor de 30 oC durante todo o ano, alcançando frequentemente os 40 oC, e humidade média de 50% nos meses secos, junho-outubro, e 90% nos meses de chuva, entre novembro e maio. Dados recentes apontam que certa de 77 mil pessoas vivem em 82 assentamentos próximos a Porto Velho, tanto em Rondônia como no sul do Amazonas. Entre os estados de Rondônia e Amazonas, estabelece-se uma situação conhecida como malária de fronteira, com desorganização social e com aumento de risco para adultos e crianças vivendo próximo às matas. Nestas regiões, o acesso a serviços básicos de saúde é grandemente afetado, sendo necessários deslocamentos de várias horas para obtenção deste serviço público. Essa dificuldade de acesso resulta em atraso do diagnóstico e tratamento dos casos, predispondo a região a surtos e manutenção da infecção localmente. Para estas populações, o acesso a métodos de diagnósticos confiáveis é de fundamental importância. A microscopia ótica (MO) sempre foi o método de escolha para uso em áreas de difícil acesso ou com baixa infraestrutura. MO é útil por usar apenas um microscópio simples, mas tem a desvantagem de necessitar de um técnico bem treinado que será capaz de detectar apenas concentrações de até 100 parasitas/µL de sangue. Entretanto, MO usualmente não é útil no diagnóstico de pacientes assintomáticos, ou com baixa parasitemia, que podem funcionar como reservatórios de parasitas, sendo esta identificação crucial para que sejam atingidos os objetivos propostos pela OMS para eliminação da malária. Testes de cromatografia de fluxo lateral (ou testes rápidos) são testes sorológicos capazes de detectar antígenos específicos de cada parasita em baixo volume de amostra, em apenas 15 minutos e sem uso de equipamentos ou energia elétrica. Entretanto, o uso destes testes tem diminuído devido a geração de resultados falso-positivos, problemas técnicos decorrentes de condições ambientais como alta umidade e/ou temperatura, além da baixa sensibilidade (70-75% no campo) apesar de valores maiores reportados para testes em laboratório. Testes baseados na detecção de ácidos nucleicos (NAT) são mais sensíveis e específicos, sendo capazes de detectar os níveis de infecção encontrados em pacientes assintomáticos. Dentre os testes disponíveis, PCR em Tempo Real (qPCR) é o mais usado em laboratórios de referência e testes comerciais, embora outros métodos tenham sido desenvolvidos e também estejam disponíveis para diagnóstico de malária. Em desenvolvimentos recentes, técnicas de fluxo lateral foram combinadas com amplificação de ácidos nucleicos para detecção de doenças infecciosas em ambientes com pouca infraestrutura. Entretanto, testes NAT necessitam de preparação de amostra trabalhosa e equipamentos sensíveis, o que impede que sejam usados em situações de campo. Para mitigar a situação, diversos protocolos de armazenamento e preparação de amostras usando procedimentos simplificados têm sido propostos, geralmente acoplados a equipamentos portáteis para execução do teste NAT. Nos últimos anos, nosso grupo trabalhou para desenvolver e validar um teste NAT baseado em qPCR para auxílio no diagnóstico de malária, composto por reagentes produzidos no Brasil, tanto para uso em laboratórios quanto para uso em um equipamento portátil, o Q3-Plus. O Q3-Plus é um equipamento leve e portátil (aprox. 300 gramas) que executa reações de qPCR num chip de silício e transmite os resultados para um software que grava e analisa automaticamente os dados. Entretanto, como os reagentes da qPCR são termolábeis, usamos a tecnologia da gelificação para armazenar os reagentes já no local de reação (placa ou chip). A gelificação é uma técnica que mistura agentes estabilizantes e termo-protetores à solução de qPCR que, quando submetida a vácuo, forma uma estrutura em gel que permite que os reagentes sejam armazenados em refrigerador ou temperatura ambiente (20-25 oC). A técnica já foi usada para gelificar reagentes de qPCR para detecção de Campilobacter, T. cruzi, e também malária. Recentemente, nosso grupo otimizou e validou uma qPCR para detecção do DNA de P. falciparum ou P. vivax em amostras de sangue, desenvolvida com reagentes nacionais, que havia sido gelificada na placa do equipamento e armazenada em temperatura ambiente por até 2 meses. Em paralelo, otimizamos um protocolo para extrair DNA dos parasitos a partir de amostras de sangue armazenadas em papel de filtro tipo FTA Micro Elute. Os papéis FTA Micro Elute possuem agentes caotrópicos e solubilizantes embebidos nas suas fibras, os quais se misturam com a solução que é aliquotada, resultando na lise das células e liberação do conteúdo intracelular. Nestas condições, proteínas se ligarão fortemente às fibras do papel, enquanto o DNA poderá ser eluído para solução com facilidade. Este protocolo foi validado com >100 amostras e se mostrou tão eficiente quanto um kit de extração de DNA comercial. Pretendemos aliar o protocolo rápido de extração de DNA a partir de papel de filtro com a portabilidade do equipamento Q3-Plus e a praticidade das reações de qPCR ‘prontas para uso’ para compor uma solução tecnológica completa, capaz de detectar o DNA do parasito causador da malária em áreas remotas e sem infraestrutura, como assentamentos e garimpos na região amazônica. Configurado como um kit, a solução tecnológica proposta engloba todos os passos necessários para a realização de um teste de base molecular em campo, permitindo que agentes de saúde iniciem eventuais tratamentos, mesmo em pacientes persistentemente assintomáticos, sem necessidade da população se deslocar a um ambulatório de diagnóstico de malária no centro urbano mais próximo, geralmente a algumas horas de distância.
  • Fundação Oswaldo Cruz - PR - Brasil
  • 07/01/2020-31/01/2023
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Alexandre Fernandes Perazzo

Ciências Agrárias

Zootecnia
  • prospecção, isolamento, identificação e caracterização de bactérias lácticas e seu uso como inoculante na ensilagem de milheto
  • O objetivo da presente proposta é efetuar a prospecção, o isolamento, identificação e caracterização de bactérias lácticas e seu uso como inoculante na ensilagem do milheto. Inicialmente será efetuada a ensilagem do milheto onde serão isoladas colônias de culturas láticas da planta e da silagem em períodos de fermentação: 3, 10, 30, 60 e 120 dias. Nesses mesmos períodos serão quantificadas as populações de bactérias láticas, mofos e leveduras e enterobactérias, bem como avaliados o perfil fermentativo das silagens. Após isoladas e purificadas as colônias, serão efetuados tetes de coloração de gram, reação à catalase, crescimento em diferentes temperaturas, concentrações de sais e pH. Também será monitorada a atividade antagonistas dos isolados. Os isolados serão identificados por meio da extração e amplificação do DNA pela técnica de PCR. As sequências obtidas de cada isolado serão comparadas com aquelas disponíveis no banco de dados do GenBank, e alinhadas usando o algoritmo BLASTn (Basic Local Alignment Search Tool) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST) para nucleotídeos. As sequências do gene rRNA 16S que apresentaram similaridade igual ou maior que 97% serão consideradas como pertencentes a uma mesma Unidade Taxonômica Operacional (UTO). No segundo momento, os isolados pré-selecionados serão utilizados em um experimento com o objetivo de avaliar o efeito de inoculantes isolados durante a ensilagem sobre o perfil fermentativo, populações microbianas, perdas, estabilidade aeróbia e composição química da silagem do milheto. O delineamento experimental será inteiramente casualizado, arranjado em esquema fatorial 5 × 5, sendo 5 tratamentos e 5 períodos de abertura (3, 7, 15, 45 e 90 dias após ensilagem), com 5 repetições. Dos tratamentos, três serão as estirpes de bactérias lácticas isoladas do experimento 1, com base na atividade antimicrobiana e no resultado dos testes bioquímicos. Dessa forma os tratamentos serão: Controle – sem inoculante; Bactéria láctica homofermentativa; Bactéria lática heterofermentativa; Mix de bactéria lática homofermentativa e bactéria lática heterofermentativa; e um inoculante comercial para silagem de milho. Espera-se com a execução dessa pesquisa compreender o processo de ensilagem do milheto e revelar culturas lácticas com potencial para serem usadas como inoculante.
  • Universidade Federal da Paraíba - PB - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Alexandre Fernandez Vaz

Ciências Humanas

Educação
  • teoria críticas, racionalidades e educação (v)
  • Com a presente proposta pretendemos avançar com o programa de pesquisa em que temos procurado a reflexão sobre o legado e o potencial da Teoria Crítica da Sociedade em sua dimensão educacional. Esse processo se coloca no duplo movimento que simultaneamente consolida e ultrapassa o plano disciplinar: o da investigação conceitual dessa tradição; o da iluminação de desafios contemporâneos para o campo da Educação, procurando colaborar para a consecução de uma Teoria Crítica do Presente para este campo. Para tal dedica-se a pesquisa de conceitos de Theodor W. Adorno e de Walter Benjamin, assim como de outras abordagens teóricas e empíricas que conformam coletivamente o Programa. Metodologicamente, interessa-nos o movimento dos conceitos no interior dos projetos de cada autor, em seus desdobramentos e labirintos dialéticos.
  • Universidade Federal de Santa Catarina - SC - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022