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Inteligência Artificial ajuda a compreender o aparecimento de asma e alergias, indica pesquisa

Bioinformática em 29 de junho de 2018
Crianças de 4 a 11 anos foram analisadas por exames clínicos e análises socioeconômicas. Foto: Ascom/Gov. do Maranhão.

A asma e alergias estão entre as doenças crônicas mais presentes no mundo e podem gerar limitações à vida de quem convive com essa doença. A partir da Inteligência Artificial, o pósdoutorando do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia), Rafael Veiga, junto a outros pesquisadores da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), realizaram uma pesquisa para entender como doenças, condições de higiene, tipo de alimentação, fatores psicológicos e sociais se relacionam no desenvolvimentos da asma e alergias.

O estudo observou 1.445 crianças de 4 a 11 anos, moradoras de Salvador, Bahia, estudantes de escolas públicas. Embora o resultado tenha acabado de ser publicado na revista internacional BMC Bioinformatics, edição de julho, a coleta de material foi feita em 2005. As crianças realizaram exames de sangue, fezes, e diversas características foram medidas. As mães das crianças responderam a questionários socioeconômicos, nutricionais e psicológicos em que diziam, por exemplo, sobre condições da habitação, hábitos de higiene, hábitos alimentares e perguntas que indicam a presença de transtornos psíquicos. Os fatores de estresse são considerados relevantes porque já há uma literatura médica que estabelece relações entre transtornos psicológicos na mãe e o aparecimento de asma na infância e que nesse estudo se confirmaram.

Os estudos mostraram que muitas das características que podem aumentar a alergia, consequentemente aumentam anticorpos contra substancias alérgicas. Contudo, na presença de alta vulnerabilidade, no mesmo indivíduo, tem o efeito oposto e há menos alergias. Esses achados podem explicar porque estudos de fatores de risco de alergias divergem em populações sob diferentes condições de vida, explica Rafael Veiga, biólogo e doutor em Modelagem Computacional.

Machine Learning

A novidade do estudo é que para chegar a esses resultados, o pesquisador precisou ensinar ao computador uma gramática específica, aplicando uma técnica chamada Programação Genética Gramatical Multiobjetiva (MGGP). Esta tecnica é inspirada na teoria da Evolução das Espécies de Darwin. Assim o computador usou a evolução para ‘ler os resultados’ dos exames clínicos, questionários de alimentação, questionários sobre fatores psicossociais e de condições socioeconômicas e, partir dessa gramática, estabelecer relações que explique de forma mais satisfatória o desenvolvimento de alergias e asma.

O método inova porque a maioria das pesquisas busca estabelecer a relação de apenas um fator de risco e o surgimento da doença. Deixando de lado como o contexto e outras características podem influenciar de forma complexa o processo saúde-doença. Outra inovação desta metodologia é que as soluções são muito mais próximas da linguagem humana e assim os resultados se tornam muito mais fáceis de serem interpretados por pesquisadores.

Com o MGGP, o pesquisador pode definir uma gramática com regras e passar seu conhecimento para o computador. De tal modo, que a máquina tome a melhor decisão, sendo capaz de encontre relações de condicionalidade, de oposição, entre outros, observando os mecanismos biológicos humanos. “Eu considero a relação direta uma simplificação e com essa metodologia que usei eu posso ver relações complexas”, definiu Veiga.

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