Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico

Resumo

Grandes desafios, como a fabricação de dispositivos sensores para diagnóstico precoce de câncer e detecção de contaminação de alimentos / água, só podem ser abordados com esforços conjuntos em pesquisas multidisciplinares. Problemas selecionados dentro dos desafios acima serão abordados neste projeto por uma equipe multiinstitucional de físicos, químicos, engenheiros, médicos e cientistas da computação, com dois tópicos unificadores: fabricação e caracterização de filmes nanoestruturados, particularmente aqueles de interesse biológico, e dados avançados. métodos de análise. Mais especificamente, vários tipos de filmes nanoestruturados serão empregados em sensoriamento e biosensing. Um dos principais objetivos em tais estudos é alcançar a compreensão em nível molecular dos mecanismos responsáveis pelas características sensoriais, incluindo efeitos de interface para projetar baterias orgânicas para fornecer energia em biossensores implantáveis. Este tipo de pesquisa básica é essencial para o design de novos materiais e ferramentas para diagnóstico e terapia. As aplicações pretendidas para os dispositivos também são diversas, concentrando-se principalmente no diagnóstico precoce do câncer, na detecção de contaminação de alimentos e água e no monitoramento do meio ambiente. Especial ênfase será colocada na fabricação de dispositivos de baixo custo, não apenas com novos materiais, mas também explorando metodologias como a microfluídica, em uma tentativa de produzir tecnologia que deve ser passível de transferência, por ex. para testes em um hospital de câncer. As enormes quantidades de dados gerados com sensores, biosensores e imagens serão processados com métodos estatísticos e computacionais, incluindo visualização de informação e aprendizado de máquina. Isso representará um passo em direção ao diagnóstico assistido por computador, através do qual dados de naturezas distintas são analisados dentro de uma estrutura comum. (AU)