Com a iniciação científica, estudantes de graduação conseguem atuar em projetos de pesquisa com professores de diferentes áreas do conhecimento. É uma oportunidade de se conectar ainda mais com a pesquisa científica, explorando diferentes métodos e assuntos. Diversos trabalhos no campo das Ciências se destacaram no 22º Salão de Iniciação Científica, representando toda expertise dos projetos realizados pelos alunos e seus orientadores.
Na área de Ciências Biológicas, a pesquisa Análise da composição do biofilme de Streptomyces spp. submetidas à salinidade, realizada pela aluna de Ciências Biológicas da Escola de Ciências da Saúde e Vida Laura Alcântara da Luz e com orientação da professora Eliane Romanato Santarém, foi premiada. O biofilme é uma matriz polimérica complexa na qual está imersa uma comunidade de microrganismos aderida a uma superfície. Essa matriz, formada majoritariamente de açúcares e proteínas, tem função de proteção contra estresses ambientais. Já as Streptomyces são rizobactérias promotoras do crescimento de plantas. Neste estudo, a aluna se propôs a analisar e quantificar os componentes do biofilme (DNA, açúcares e proteínas) de Streptomyces spp. submetidas a condições salinas.
As pesquisadoras observaram que um isolado específico (CLV_179) demonstrou alta resistência ao sal e teve intensidade do biofilme classificada como forte, assim mostrando que essas bactérias são capazes de sintetizar biofilme tanto em condições salinas quanto no grupo controle (sem sal). Laura Luz destaca a importância de pesquisar sobre as Streptomyces: “É de suma relevância entender o mecanismo de proteção proporcionado às plantas, bem como trazer à comunidade científica mais dados e informações acerca da composição e da capacidade de produção de biofilme dessas bactérias”, comenta.
Da área da Ciências da Saúde, a aluna Giulia Pinzetta foi reconhecida com o seu trabalho Displasia Cortical Focal e Via de WNT: alterações moleculares entre tecidos cerebrais doente e saudável, orientado pelo professor Daniel Rodrigo Marinowic. Foi feita uma análise da expressão gênica no tecido cerebral afetado e não afetado pela malformação em pacientes com Displasia Cortical Focal do tipo II, especialmente dos genes relacionados a uma via chamada WNT/β-catenina, que regula mecanismos de diferenciação, migração e proliferação celular. Esses mecanismos são fundamentais durante o neurodesenvolvimento embrionário e na homeostase tecidual cerebral, os quais parecem estar envolvidos na etiologia das displasias corticais.
Os pesquisadores utilizaram tecidos extremamente raros de dois pacientes pareados em idade e sexo que foram submetidos ao tratamento cirúrgico com remoção de tecido displásico (doente) e de tecido adjacente à lesão primária. Com este trabalho foi possível sugerir que o tecido com lesão displásica apresenta-se de forma mais inativa quanto a sua regulação de WNT, que, consequentemente, acaba por não exercer de forma satisfatória sua função de ativar as vias de diferenciação, migração e proliferação celular. E com isso, a aluna sugere que uma possível manipulação na ativação da via WNT pode influenciar as manifestações moleculares subjacentes à crise convulsiva no tecido cerebral lesionado, desta forma podendo atuar como uma alternativa terapêutica adicional à Displasia Cortical Focal tipo II na tentativa de redução de crises.
Outra área contemplada na premiação foi a de Ciências Exatas e da Terra, com o trabalho do aluno do curso de graduação em Física Médica da Escola Politécnica Luis Vinicius de Moura, Radiômica handcrafted e baseada em Deep Learning no diagnóstico e prognóstico de doenças pulmonares, orientado pela professora Ana Maria Marques da Silva. Na pesquisa, foi explorado o uso das técnicas de radiômica em bases de dados públicas, em especial as que possuem pacientes com Covid-19, para avaliar a sua capacidade de discriminar indivíduos saudáveis daqueles que possuem a doença com o intuito de utilizar apenas radiografias de tórax como meio de triagem inicial.
Com o uso da técnica de radiômica juntamente com métodos de inteligência artificial foi possível entender que o modelo de inteligência artificial XGBoost é o que possui a maior capacidade de discriminação entre os indivíduos saudáveis e os acometidos por Covid-19. A pesquisa apresentou um método alternativo que pode ser utilizado na triagem médica de pacientes com e sem Covid-19. Como bolsista da Iniciação Científica, o estudante Luis Vinicius de Moura destaca: “Esse tipo de estudo só pôde ser realizado graças às oportunidades que a iniciação científica traz para os estudantes de graduação. Então, agradeço à PUCRS, à dra. Ana Maria Marques da Silva e todos os integrantes do MEDICOM pelas oportunidades e ensinamentos que obtive”, frisa.
Quer saber mais sobre iniciação científica? Acesse o site ou entre em contato com a Coordenadoria de Iniciação Científica pelo e-mail [email protected].
