Ensemble de Algoritmos de Rotulação Automática de Grupos

Vigência: 2021-2022

Resumo: O problema de agrupamento (clustering) tem sido considerado como um dos problemas mais relevantes dentre aqueles existentes na área de pesquisa de aprendizagem não-supervisionada (subárea de Aprendizagem de Máquina). Embora o desenvolvimento e aprimoramento de algoritmos que solucionam esse problema tenha sido o principal foco de muitos pesquisadores o objetivo inicial se manteve obscuro: a compreensão dos grupos formados. Tão importante quanto a identificação dos grupos (clusters) é sua compreensão e definição. Uma boa definição de um cluster representa um entendimento significativo e pode ajudar o especialista ao estudar ou interpretar dados. Portanto, existe a necessidade de descobrir o que caracteriza cada cluster formado. A existência de um rótulo permite a identificação de quais características definem um grupo. Diversas propostas de métodos de rotulação foram desenvolvidas no âmbito do LINA (Laboratório de INteligência Artificial) da UFPI. Cada um utiliza uma técnica diferente tais como: uso de redes neurais, Fuzzy C-means, uso de Interdependência Classe-Atributo, graus de pertinência de grupos e erro de regressão. Acredita-se que com a combinação dos métodos até agora propostos, podemos chegar a uma rotulação de melhor qualidade do que quando aplicados individualmente. Baseado neste conceito, o objetivo desse projeto consiste em apresentar uma abordagem, baseados em ensemble, capaz de combinar as diferentes técnicas de rotulação já consolidadas com o objetivo melhor realizar o processo de rotulação.

Automatização do processo de modelagem de moléculas HLA

Vigência: 2020-2021

Resumo: Uma das maiores barreiras ao sucesso do transplante de órgãos sóloidos são as rejeições mediadas por anticorpos do receptor, dirigidos a moléculas HLA específicas do doador (DSA). Uma possível solução a essa problemática é o desenvolvimento de métodos que permitam predizer acuradamente o surgimento de tais rejeições. Com esse racional em mente, imunogeneticistas e bioinformatas tem somado esforços na tentativa de identificar tanto os anticorpos anti-HLA quanto os seus potenciais epítopos por eles reconhecidos nas suas moléculas alvo. Nesse sentido, alguns importantes avanços já foram alcançados, como por exemplo a determinação de potenciais alvos na estrutura primária de algumas moléculas. Sabe-se, porém, que determinantes antigênicos para anticorpos estão em configuração tridimensional ao invés de linear. Isso significa, que a conformação dos alvos antigênicos preditos, bem como a descrição daqueles ainda não determinados, exigem o conhecimento detalhado da estrutura tridimensional das proteínas HLA. Moléculas

HLA são o produto da expressão dos genes mais polimórficos que se conhece em humanos. De fato, somente para os genes HLA de classe I, são conhecidos atualmente 12631 alelos, um número que está em franca expansão, graças ao advento da nova tecnologia de sequenciamento de DNA, NGS (NewGeneration Sequencing). Do montante de moléculas HLA de classe I descritas, apenas um número muito pequeno possui estruturas cristalográficas determinadas. Além disso, da mesma forma que para moléculas HLA de classe I, moléculas HLA de classe II são também muito numerosas e possuem pouquíssimos alelos resolvidos cristalograficamente. O descompasso entre a necessidade de estruturas tridimensionais de alta qualidade de proteínas HLA (para a determinação de alvos de anticorpos anti-HLA) e a carência de tais estruturas nos bancos de dados atualmente disponíveis começou a ser enfrentada pela criação do banco de dados de estruturas tridimensionais preditas para as referidas moléculas HLA. Tal banco, cujo nome é pHLA3D (www.phla3d.com.br), foi desenvolvido por nosso grupo no laboratório de imunogenética e Biologia Molecular da UFPI (LIB-UFPI) e tem se mostrado muito valioso para a comunidade científica, figurando, por dois anos consecutivos entre os 10 artigos mais citados da revista em que foi publicado.

Embora a construção do pHLA3D tenha sido um passo muito importante para no que tange ao repositório de estruturas 3D de moléculas HLA, o número de tais estruturas que ele contém ainda é muito modesto. Para a forma esse repositório é utilizada a ferramenta Modeller. Para a construção do modelo molecular, o Modeller utiliza como molde uma ou mais proteínas que já têm um modelo tridimensional determinado e validado experimentalmente, depositado no PDB (do inglês, Protein Data Bank). Esse processo é feito de forma “manual” no qual o usuário tem que passar por diversas telas até que o modelo 3D seja gerado. Portanto, o objetivo deste trabalho é a automação desse processo através de agentes inteligentes (Russell & Norvig, 2000). Isso dará agilidade à ferramenta de modelagem e possibilitará o aumento significativo de moléculas tridimensionais modeladas no pHLA3D.

Desenvolvimento de Software para Auxílio no Controle da Diabetes Baseado no Guia Alimentar para a População Brasileira

Vigência: 2020-2021

Resumo: Tratar o diabetes está centrado em prevenir ou retardar complicações e manter a qualidade de vida, na qual requer o controle da glicemia e gerenciamento dos fatores de risco, com abordagem centrada no paciente e promoção de atividades de autocuidado. A educação atua como parte fundamental do tratamento do Diabetes Mellitus (DM), principalmente por se tratar de uma afecção crônica, e considerar que grande parte do sucesso do tratamento é construído pela auto-responsabilização e conscientização.
A necessidade de um plano educacional e de conscientização efetivo é essencial para o controle da doença e melhora da qualidade de vida do indivíduo. Diante disto, o uso da tecnologia pode representar uma oportunidade de tornar mais relevante à educação alimentar e o aconselhamento relacionados ao diabetes, principalmente devido a praticidade e acessibilidade no fornecimento de suporte de autocuidado contínuo e promoção da saúde.
Ao implementar um programa de conscientização, o uso de celulares atua como uma ferramenta rentável e acessível. Os celulares têm permitido o uso de aplicativos em educação na saúde, voltados para tratamento, controle e prevenção de determinadas doenças, e, portanto, têm viabilizado benefícios significativos à saúde.
Deste modo, o objetivo do projeto é desenvolver um Aplicativo Tecnológico para Recomendações Nutricionais e em Saúde baseada no Guia Alimentar para a População Brasileira, como Estratégia de Educação Nutricional para pacientes diabéticos.

Desenvolvimento de Software para Auxílio a Elaboração de Avaliação Comportamental no Contexto Clínico

Vigência: 2020-2021

Resumo: A Terapia Analítico-Comportamental, baseada na ciência Análise do Comportamento, é um dos métodos para se reduzir ou remover queixas ou problemas de caráter psicológico e tem como processo básico de investigação e análise de dados a Avaliação Comportamental. Essa avaliação proporciona subsídios relevantes para que o terapeuta decida sobre intervenções e estratégias terapêuticas a serem implementadas em cada caso. O rol de informações a serem coletadas pode e deve obedecer a uma organização e sistematização para facilitar a realização da análise dos dados e melhor responder às necessidades do terapeuta – como necessidades de documentação e elaboração de informes – e de seus clientes. Para isso, estima-se que o desenvolvimento de software para a auxílio a realização de Avaliação Comportamental possa trazer impactos e resultados relevantes para a atuação de terapeutas analítico-comportamentais e, por conseguinte, para seus clientes. Além disso, o uso de Técnicas de Inteligência Artificial, poderá auxiliar o terapeuta na avaliação psicológica desses clientes.