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Ciência e Tecnologia

Pesquisadores da UFPR vencem hackathon internacional com método de inteligência artificial para analisar genoma

Camille Bropp     7 de maio de 2020 - 17h12

Uma proposta de aplicação de inteligência artificial (IA) para a classificação de variantes de genoma, concluída em 45 horas, rendeu a uma equipe de pós-graduandos do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática (PPG-BioInfo) da Universidade Federal do Paraná (UFPR) um prêmio do Copenhagen Bioinformatics Hackathon 2020, realizado no fim de abril. O time foi o único entre os vencedores que foi formado apenas por pesquisadores da América Latina.

Entre os oitos desafios sugeridos, o grupo escolheu o de prever se variantes de genoma são patogênicas — ou seja, se estão relacionadas a doenças. Partindo disso, desenvolveram redes neurais artificiais capazes de inferir eventuais dados faltantes no genoma e, em seguida, classificar as variantes obtidas. Assim, o método tem o objetivo de ajudar no diagnóstico de doenças como o câncer.

A equipe do PPGBioInfo da UFPR (em sentido horário, a partir da esq. no topo): os mestrandos Monique Schreiner, Gregorio Giampiccolo Lombardi, Selma Carolino de Andrade e Camila Pereira Perico; e a mestre Mariane Gonçalves Kulik. Fotos: Reprodução/Acervo Pessoal

A equipe do PPGBioInfo da UFPR (em sentido horário, a partir da esq. no topo): os mestrandos Monique Schreiner, Gregorio Giampiccolo Lombardi, Selma Carolino de Andrade e Camila Pereira Perico; e a mestre Mariane Gonçalves Kulik. Fotos: Reprodução/Acervo Pessoal

A equipe — batizada de Trekkers — foi uma das oito destacadas pelo público do evento, que reuniu remotamente mais de 170 participantes (em 32 equipes) de 20 nacionalidades. É composta por quatro mestrandos (Camila Perico, Gregorio Lombardi, Monique Schreiner e Selma de Andrade) e uma mestre (Mariane Kulik) pelo PPG-BioInfo da UFPR.

Cada desafio contou com dois vencedores, escolhidos um pelos mentores da disputa, e outro pelo público participante. Puderam se inscrever para a semana de desafios estudantes, pesquisadores e empreendedores das áreas de bioinformática, ciência de dados e programação. “Esses eventos são muito legais para integrar a comunidade internacional”, avalia Mariane Kulik.

Esquema de funcionamento do método: a rede 1 prevê os dados faltantes sobre as propriedades das proteínas investigadas, e a rede 2 classifica os dados em variantes patogênicas e não patogênicas. Imagem: Reprodução

O hackaton foi organizado pelo CBioVikings, um grupo de estudantes de bioinformática dinamarquês ligado ao conselho estudantil da Sociedade Internacional para Biologia Computacional (ISCB), e pela BioLib, uma plataforma de aplicativos para análise de material biológico. 

Ferramenta SWeeP

Além de participar do desafio, a equipe aproveitou o espaço de tema livre do hackaton para apresentar uma ferramenta desenvolvida por pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada à Bioinformática da UFPR. Voltada a manipular grandes volumes de dados em em pouco tempo, a Spaced Words Projection (SWeeP) foi descrita em um artigo publicado na revista científica Nature em 2019.

Hoje estão andamento no laboratório diversos projetos de pesquisa baseados nessa ferramenta de inteligência artificial. Todos os mestrandos da equipe desenvolvem suas pesquisas no âmbito do laboratório. As pesquisas têm como objeto desde o desenvolvimento de redes neurais inovadoras para prever a interação entre moléculas (projeto de Camila Perico) até o estudo das relações evolutivas de seres vivos (projeto de Monique Schreiner).

“Com o desenvolvimento da ferramenta abrimos um leque enorme de possibilidades de análises que antes eram impensáveis, como a comparação vetorial entre genomas completos ou mesmo entre metagenomas. Por isso consideramos que hoje a abordagem SWeeP é o carro-chefe das pesquisas do laboratório”, diz o professor Roberto Tadeu Raittz, do PPG-BioInfo e coordenador do laboratório.

(Com informações do PPG-BioInfo)

Conheça detalhes do método da equipe Trekker neste link

Veja os trabalhos desenvolvidos no BioHackathon2020 aqui

Acesse o artigo “SWeeP: representing large biological sequences datasets in compact vectors” (2019) neste link


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