Notícia

Estudo avalia a resposta fotoquímica de microalgas expostas a contaminantes com algoritmos de Inteligência Artificial

Fonte

Universidade de Lisboa

Data

segunda-feira, 14 fevereiro 2022 11:30

Áreas

Biologia. Inteligência Artificial. Toxicologia.

Artigo publicado recentemente na revista científica Biology por pesquisadores da Universidade de Lisboa, em Portugal, avaliou a a possibilidade da utilização de dados óticos relativos a diatomáceas marinhas, microalgas bastante abundantes nos oceanos, em metodologias de avaliação ecotoxicológicas destes organismos quando expostos a contaminantes clássicos e emergentes, num vasto leque de concentrações ambientalmente relevantes.

Foram utilizados 13 contaminantes, entre clássicos e emergentes, que vêm sendo detectados no ambiente marinho. Vários algoritmos de Inteligência Artificial (IA) foram testados a partir da resposta fotoquímica das diatomáceas, com o objetivo de distinguir não só o tipo de contaminante, mas também de averiguar a concentração, tendo como base os dados óticos obtidos das diatomáceas expostas em diferentes ensaios ecotoxicológicos. O estudo decorre de uma investigação realizada na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa por cientistas do Computer Science and Engineering Research Centre (Lasige), Instituto de Biossistemas e Ciências Integrativas (BioISI) e do Centro de Ciências do Mar e do Ambiente (Mare), no âmbito do projeto OPTOX, financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia de Portugal e coordenado pelo Dr. Bernardo Duarte.

O trabalho permitiu concluir que dos cinco algoritmos de IA testados, o CNN Log foi o que teve maior precisão na identificação do tipo de contaminante, 97,65%. Na tarefa de avaliar a concentração de exposição ao contaminante, o Rocket alcançou uma precisão de 100%. A precisão obtida em estudos semelhantes com os métodos estatísticos clássicos varia entre 50 a 70%, valores inferiores à precisão obtida com os algoritmos de IA.

A primeira fase do trabalho consistiu na preparação dos dados antes de serem utilizados pelos algoritmos de IA. “Foi necessário preparar os dados, normalizando tanto previamente como a cada etapa da rede”, disse Nuno Rodrigues, primeiro autor do artigo e doutorando em Informática na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, sob orientação da professora Dra. Sara Silva.

“Trabalhar diretamente com os dados numéricos traz uma série de desafios que são mitigados ao transformarmos esses dados em imagens, obtendo resultados muito melhores”, concluiu Nuno Rodrigues. “O fato de os resultados poderem ser transpostos para testes ecotoxicológicos representa um tremendo avanço, pois permite em tempo real e in vivo avaliar a toxicidade de uma substância num organismo, através de metodologias óticas aliadas a métodos automáticos de classificação, ao invés dos métodos clássicos que envolviam sacrifício dos organismos e vários dias de análises bioquímicas até se ter o resultado em termos de efeitos ecotoxicológicos das substâncias”, concluiu o professor Bernardo Duarte.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Lisboa.

Fonte: João Manuel Lopes, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa e Gabinete de Jornalismo Ciências da Universidade de Lisboa. Imagem: Pixabay.