Caracterização de subpopulações espermáticas e sua relação com perfis funcionais e metabólicos de amostras de sêmen de touros com diferentes taxas de fertilidade utilizando métodos de inteligência artificial

• Processo: 22/15848-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Medicina Veterinária - Reprodução Animal
• Pesquisador responsável: Fernando Ferreira
• Beneficiário: Roberta Ferreira Leite
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos Cinética Inteligência artificial Aprendizado computacional Perfil metabólico
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmo | Cinética | inteligência artificial | machine learning | perfil metabólico | status funcional | subpopulações espermáticas | Inteligência artificial e bioestatística

Resumo

O uso de partidas de sêmen de touros com subfertilidade em biotécnicas reprodutivas resulta em perdas significativas de produtividade, afetando diretamente a produção sustentável da pecuária. Os resultados de um estudo anterior (projeto FAPESP 2019/20114-7), associando o status funcional com o perfil metabólico de células espermáticas de partidas de sêmen de touros com diferentes taxas de fertilidade demonstraram diferenças importantes relacionadas ao metabolismo energético e status oxidativo e correlações com parâmetros cinéticos. Amostras de touros de baixa fertilidade apresentaram deficiência no metabolismo energético, maior porcentagem de células com quadro de estresse oxidativo, bem como alterações cinéticas que apontam para uma possível hiperativação e capacitação precoces. Por outro lado, as amostras dos grupos de alta fertilidade apresentaram um metabolismo energético eficiente acompanhado de homeostase oxidativa e padrões cinéticos caracterizados por maior linearidade e velocidade de percurso. Considerando-se estes resultados e as diferenças observadas entre as partidas de sêmen, inclusive em um mesmo touro, o presente estudo tem como objetivo caracterizar subpopulações espermáticas com base na cinética espermática individual das células de cada amostra, obtidas pelo sistema CASA (Computer-Assisted Sperm Analysis; Hamilton-Thorne®, IVOS II, E.U.A.), relacionando estas subpopulações com os perfis funcional e metabólico, obtidos no projeto anterior, de touros Angus e Nelore de alta e baixa fertilidade. Revisões dos estudos de subpopulações realizados até hoje apontam limitações pelos mesmos não apresentarem uma relação abrangente com o status fisiológico das células espermáticas, com diferentes padrões de fertilidade, questionando inclusive o número amostral de células quanto à representabilidade em relação ao número de células em uma partida de sêmen. Levando em consideração estas limitações, este estudo utilizará um número amostral de células elevado com representabilidade em relação às partidas de sêmen (cerca de 50 mil células de cada partida), utilizando a relação das subpopulações com os perfis funcional e metabólico de cada partida para esclarecer os efeitos fisiológicos das subpopulações espermáticas na fertilidade. Esta análise permitirá que se estabeleçam valores dos parâmetros cinéticos relacionados com a viabilidade das células espermáticas quanto ao metabolismo energético, status oxidativo, e padrões de hiperativação e capacitação precoce. As análises de subpopulações de big data e relações com o perfil fisiológico dos espermatozoides levará ao desenvolvimento de um algoritmo para leitura automática de subpopulações a partir dos arquivos obtidos no sistema CASA, o qual será validado e ajustado para leituras usuais realizadas pelas centrais de coleta de sêmen, com o uso de um banco de dados onde este algoritmo será aprimorado por meio do processo de machine learning.