Detecção automatizada de alterações nucleares em eritrócitos de Danio rerio expostos a agrotóxicos e microplástico

• Processo: 25/23029-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Bioquímica - Metabolismo e Bioenergética
• Pesquisador responsável: Ana Letícia Madeira Sanches
• Beneficiário: Davi da Silva Nascimento
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus do Vale do Ribeira. Registro , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/12104-4 - Destino e impactos de microplásticos e pesticidas em matrizes aquáticas e terrestres em contextos agrícolas, AP.TEM
• Assunto(s): Ecotoxicologia Inteligência artificial Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ecotoxicologia | Inteligência Artificial | Transferencia de Aprendizado | Visão Computacional | Ecotoxicologia

Resumo

O crescente uso de agrotóxicos e plásticos representa uma ameaça significativa aos ecossistemas aquáticos. A exposição de organismos, como o peixe-zebra (Danio rerio), a esses contaminantes pode causar danos genéticos, detectáveis por alterações nucleares nos eritrócitos. Atualmente, a identificação e contagem dessas alterações é um processo manual, demorado e propenso a erros. Este projeto visa superar essa limitação desenvolvendo uma ferramenta automatizada baseada em Inteligência Artificial (IA) para a análise de imagens de eritrócitos. A ferramenta utilizará redes neurais convolucionais (CNNs) pré-treinadas (VGG16, ResNet50 e MobileNetV2) e a técnica de transferência de aprendizado, que permite adaptar modelos já treinados para a classificação precisa de alterações como micronúcleos, botões nucleares e lobulações. As etapas do projeto incluem a construção e padronização de uma base de dados de imagens de eritrócitos de Danio rerio expostos a agrotóxicos e microplásticos; o pré-processamento dessas imagens, com conversão para escala de cinza e limiarização binária, para otimizar o reconhecimento de padrões; e o treinamento e validação dos modelos, cujo desempenho será avaliado por métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. Espera-se obter uma metodologia ágil e precisa para análise de imagens de eritrócitos por microscopia, aplicável em estudos de ecotoxicologia aquática e na avaliação dos impactos de contaminantes emergentes em ecossistemas aquáticos brasileiros.