Investigação de biomarcadores translacionais em sinais elétricos registrados por EEG e em sinais elétricos advindos de organoides cerebrais com aplicação em modelos de classificação por aprendizado de máquina

• Processo: 24/10746-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2028
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Patricia Cristina Baleeiro Beltrão Braga
• Beneficiário: Fernando Ribeiro Tocantins Melo
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Biomédicas (ICB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Conectividade cerebral Eletroencefalografia Células-tronco pluripotentes induzidas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | biomarcadores translacionais | Conectividade Cerebral | Eeg | iPSC | Organoides cerebrais | Neurobiologia e Computação

Resumo

Nos últimos anos, houve um grande aumento de diagnóstico de condições do neurodesenvolvimento, como o Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) e Transtorno de Atenção com Hiperatividade/Impulsividade (TDAH), por exemplo. Entretanto, ainda pouco se sabe sobre os mecanismos biológicos envolvidos nesses transtornos. Neste contexto, se faz necessário o desenvolvimento de bons modelos neurobiológicos que mimetizem, de forma confiável e robusta, o funcionamento do sistema nervoso central (SNC). Análises exploratórias no contexto de sinais elétricos, advindos de exames de eletroencefalograma (EEG), têm sido utilizadas como uma fonte de estudo para diversos transtornos do SNC, desenhando metodologias que podem proporcionar novas intervenções terapêuticas. Do mesmo modo, modelos de organoides cerebrais, derivados de Células Pluripotentes Induzidas (iPSCs) de pacientes, têm contribuído para avanços na indicação de fármacos. Este projeto de pesquisa visa explorar biomarcadores translacionais, ou seja, que possam ser efetivos na caracterização de condições avaliadas, tanto por sinais elétricos registrados por exames de EEG, quanto por sinais advindos de organoides cerebrais, bem como desenvolver modelos de classificação de sinais por aprendizado de máquina, alimentados pelos biomarcadores selecionados. A partir dos resultados obtidos, espera-se gerar ferramentas para interpretação de respostas elétricas de organoides cerebrais, as quais podem ser utilizadas em diversos testes, como exposição a fármacos, por exemplo, visando sua aplicação futura em estudos translacionais.