Laboratório utiliza Ciência de Dados e Inteligência Artificial para propor soluções nas áreas da Biologia, Medicina e Farmacologia

A Inteligência Artificial já é uma realidade na vida das pessoas. Se antes as inovações nessa área estavam restritas à indústria ou a atividades ligadas à tecnologia, hoje a sociedade é impactada diariamente com novas aplicações e ferramentas que impactam até mesmo na percepção da realidade. É nesse contexto que a Escola de Matemática Aplicada (FGV EMAp) criou um Laboratório de Inteligência Artificial voltado para a área de saúde.

O laboratório é liderado pelo professor Alberto Paccanaro, uma autoridadinternacional em aprendizagem de máquina aplicada à Biologia e Medicina. PaccanaroLab, como é conhecido seu laboratório, conta com a participação de jovens pesquisadores e estudantes de diferentes países, incluindo Reino Unido, França, Paraguai e Brasil.

A equipe busca desenvolver novas técnicas de aprendizado de máquina com base em teoria dos grafos e estatística para resolver problemas na biologia computacional, medicina e farmacologia. Essas técnicas podem oferecer respostas para muitos desafios nessas áreas, pois conseguem descobrir padrões e regularidades em grandes quantidades de dados e integrar informações de diferentes fontes.

Todo esse trabalho é realizado em colaboração com biólogos experimentais e cientistas clínicos, que validam os modelos desenvolvidos pelos pesquisadores. Essa rede colaborativa também fornece feedbacks sobre as aplicações, o que é fundamental para melhorar seus poderes preditivos.

“Grande parte de nossa pesquisa se concentra no desenvolvimento de novos métodos matemáticos especialmente adequados para fazer inferências em redes biológicas, com base nos resultados mais recentes do aprendizado de máquina. Em particular, os métodos que desenvolvemos levam em conta tanto a estrutura das redes que representam os dados quanto a estrutura da rede que representa a pergunta biológica a ser respondida”, destaca Paccanaro.

Conheça alguns estudos em andamento:

• Predição de Função de Proteínas.
• Network Medicine;
• ​​​​​​​Farmacologia Computacional;
• Inferência de relações entre genótipo, fenótipo e ambiente;
• Inferência e análise de redes de interação proteína-proteína em larga escala;
• Análise de Processos Biológicos a partir de redes de coexpressão;
• Análise do Genoma em 3D;

Sobre a FGV EMAp

A Escola de Matemática Aplicada foi criada em 2011 com o objetivo de desenvolver a matemática contemporânea, adaptada aos desafios da era da informação e do conhecimento.  A Escola oferece cursos de Graduação em Matemática Aplicada e em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, além de cursos de Pós-Graduação, estimulando projetos de pesquisa e desenvolvimento, bem como parcerias institucionais internas e externas.

Assim, a missão da Escola é obter e transferir conhecimentos científicos e tecnológicos de base matemática que necessariamente estejam informados, principalmente, nas áreas afins das Ciências Humanas e Sociais.

A Escola atua em seis linhas de pesquisa, com o objetivo de se tornar referência na América Latina nas áreas de matemática aplicada e ciência de dados.

• Ciência de Dados
• Controle e otimização
• Epidemiologia
• Estatística
• Finanças e risco
• Modelos Estocásticos

Para mais informações sobre a FGV EMAp, acesse o site.