Por Roberta Lanza
Anísio Pereira dos Santos Júnior, 25 anos, é mestrando do Programa de Pós-Graduação em Computação (PPGCO) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e, pela segunda vez, foi vencedor de uma das categorias do Latin American Research Awards (Lara), promovido pelo Google.
Sob orientação do professor Murillo Guimarães Carneiro, venceu em 2020 e, agora, a edição de 2021, na categoria "Covid-19", que reconhece trabalhos acadêmicos com foco na geração de conhecimento sobre a pandemia e gestão da saúde.
O projeto foi desenvolvido por meio de uma parceria público-privada entre a UFU e a Biogenetics, conta com pesquisadores de várias áreas do conhecimento, e tem por objetivo o desenvolvimento de uma plataforma de diagnóstico da Covid-19 a partir de testagem, em até dois minutos, por meio da saliva. Este é um tipo de aprendizado mais robusto capaz de prover maior potencial de diferenciação entre amostras de saliva de pacientes que têm Covid e de pacientes saudáveis. Em entrevista ao SETE DIAS, Anísio conta detalhes do projeto:
Você ainda mora em Sete Lagoas? Em quais escolas você estudou?
Sim, eu moro no bairro Santa Rita de Cássia e estudei nas escolas João Evangelista, Renato Teixeira Guimarães, Clarindo Cassimiro, Estadual e fiz o Ensino Médio no Colégio Franciscano Regina Pacis.
O que significa exatamente esse prêmio do Google?
O Latin American Research Awads, simplesmente conhecido como LARA, foi criado em 2013. Com nove anos na ativa, o projeto do Google quer fortalecer as universidades da América Latina para fornecer condições melhores aos pesquisadores, que se dedicam com exatidão em suas comunidades.
O grande mote da iniciativa é ir além da premiação em dinheiro, visando a prática que faz diferença na vida das pessoas, influenciada pelos projetos de impacto social dos pesquisadores.
Conte sobre o projeto premiado, que permite diagnóstico da Covid-19 pela saliva, utilizando inteligência artificial.
O principal objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de soluções computacionais eficientes para o diagnóstico da Covid-19 a partir do aprendizado de representações robustas de espectros infravermelhos de amostras de saliva. Tais soluções envolvem técnicas de deep learning do estado-da-arte baseadas em redes neurais convolucionais, além de melhorias na representação do espectro. Espera-se que os resultados da pesquisa contribuam no desenvolvimento de um teste de saliva rápido, sustentável e não-invasivo, com potencial para também contribuir no diagnóstico de outras doenças, como câncer e Zika.
Como se sente com essa conquista? Já tem outros projetos em vista ou em andamento?
A premiação do Google foi a minha maior conquista acadêmica, além de conseguir a bolsa pela segunda vez. Não tenho palavras para descrever a minha felicidade. Eu agradeço ao meu orientador e toda a equipe que faz parte desse projeto por me dar a chance de fazer parte desse time. Até o momento não temos outros projetos em vista, mas se tivermos sucesso nesse projeto do Covid-19, pretendemos expandir o modelo para o diagnóstico para outras doenças.
Este projeto é um desdobramento de um projeto maior, no qual vários pesquisadores da UFU vêm trabalhando desde o início da pandemia. O objetivo da nossa pesquisa é tentar desenvolver soluções melhores para contribuir com esse projeto maior, o qual já possui patentes e busca o registro junto à Anvisa.
