Análise quantitativa automatizada da imunomarcação do HIF1-¿ utilizando machine learning

• Processo: 25/11411-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Saúde Materno-infantil
• Pesquisador responsável: Sérgio Pereira
• Beneficiário: Anne Beatriz de Souza
• Supervisor: Jaime dos Santos Cardoso
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universidade do Porto (UP), Portugal
• Vinculado à bolsa: 24/17187-0 - Efeitos intergeracionais da sacarina sódica sobre os marcadores moleculares da angiogênese na próstata de ratos, BP.IC
• Assunto(s): Angiogênese Aprendizado computacional Sacarina Segmentação de imagens Morfologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: angiogenese | machine learning | Sacarina | segmentação de imagens | Morfologia

Resumo

A imunohistoquímica (IHC) é uma técnica amplamente utilizada para a detecção de antígenosespecíficos em tecidos biológicos por meio do uso de anticorpos, sendo essencial para acaracterização e quantificação da expressão de proteínas em amostras histológicas. Noentanto, a avaliação manual da expressão imunohistoquímica é um processo demorado,subjetivo e suscetível a erros, o que compromete a reprodutibilidade e a acurácia dosresultados obtidos. Nesse cenário, o uso de abordagens computacionais baseadas emaprendizado de máquina, especialmente aquelas que empregam redes neurais, apresenta-secomo uma alternativa promissora para superar essas limitações, oferecendo maior precisão,objetividade e eficiência. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramentacomputacional para a detecção e quantificação automatizada da imunomarcação do fatorinduzível por hipóxia 1-alfa (HIF1-¿) em imagens digitais de tecido prostático. As análisesserão realizadas com amostras histológicas de ratos machos da linhagem Sprague-Dawley,oriundos de dois grupos experimentais: controle (C) e sacarina sódica (S), sendo este últimoexposto à sacarina sódica durante a gestação e lactação. A ferramenta desenvolvida seráaplicada na etapa de análise imunohistoquímica do projeto atualmente em andamento no país,permitindo avaliar com maior acurácia e precisão os efeitos da exposição à sacarina sódicasobre a próstata dos animais. Além disso, os conhecimentos adquiridos sobre técnicas demachine learning poderão ser futuramente aplicados à análise da expressão de outrosmarcadores proteicos relevantes, ampliando o impacto e a aplicabilidade dos métodosdesenvolvidos. (AU)