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Mariana Souza Lopes

Ciências da Saúde

Nutrição
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  • desigualdades socioeconômicas e ambiente alimentar em uma capital do nordeste brasileiro
  • Introdução: A segregação econômica e a distribuição desigual de estabelecimentos que comercializam alimentos saudáveis é um dos fatores determinantes das disparidades no consumo alimentar e na segurança alimentar e nutricional. Entretanto, os estudos sobre a repercussão da segregação sobre o ambiente alimentar limitam-se a países de elevada renda ou a macrorregião sudeste do Brasil, que possuem características culturais e alimentares diferentes do nordeste brasileiro. Objetivo: Caracterizar o ambiente alimentar da comunidade do município de João Pessoa-PB segundo indicadores sociodemográficos e de segregação econômica. Métodos: Propõe-se estudo ecológico com dados secundários do município para verificar o tipo e a densidade de estabelecimentos comerciais de alimentos segundo dados sociodemográficos e de segregação econômica, obtidos no último Censo Demográfico. Os dados sociodemográficos analisados constarão de renda, escolaridade, coleta de lixo e saneamento básico; e a segregação será calculada por meio de estatística espacial a partir da proporção de pessoas responsáveis pelos domicílios com rendimento mensal de até 3 salários mínimos. Para identificação e tipificação dos estabelecimentos comerciais serão utilizadas bases da Prefeitura Municipal e do Estado validadas por auditoria virtual. Serão incluídos todos os estabelecimentos de compra de alimentos para consumo imediato e no domicilio, e classificados segundo: venda predominante de alimentos in natura, ultraprocessados ou mistos (comercialização de ambos os tipos de alimentos). Para análises das desigualdades do ambiente alimentar serão elaborados mapas e realizadas análises de regressão. Resultados Esperados: Espera-se ampliar o entendimento sobre a relação entre as desigualdades sociais e o ambiente alimentar, auxiliando na consolidação do conhecimento científico sobre a temática e contribuindo para intervenções no município que possam promover redução das desigualdades de acesso a alimentos saudáveis.
  • Universidade Federal da Paraíba - PB - Brasil
  • Tue Dec 05 00:00:00 BRT 2023-Thu Dec 31 00:00:00 BRT 2026
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Mariana Tomazini Pinto

Ciências Biológicas

Morfologia
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  • sequenciamento por nanoporos e desenvolvimento de algoritmos de machine learning para diagnóstico e classificação de tumores de células germinativas pediátricos.
  • Os países de baixo e médio renda (PBMR) são responsáveis por aproximadamente 80% dos casos de câncer infantil a nível mundial e 50% das crianças com câncer nos PBMR nunca serão diagnosticadas e quase não sobreviverão. Diagnósticos precisos do câncer infantil são um componente crítico do planejamento do sistema de saúde e da sobrevivência dos pacientes. Múltiplas técnicas são utilizadas em países de alta renda para classificar com precisão o câncer pediátrico, mas barreiras sistemáticas impedem os PBMR de as utilizar. Os sequenciamentos são uma solução potencial para a deficiência global no diagnóstico de câncer pediátrico, incluindo o sequenciamento por nanoporos que oferece vantagens e custos relativos. Visando essa problemática, o St Jude Children’s Research Hospital criou uma iniciativa para melhorar o diagnóstico nos PBMR. A iniciativa inclui a implementação de diagnóstico de câncer pediátrico baseado em sequenciamento por nanoporos e aplicação de algoritimos de machine learning em oito PBMR. Nosso grupo de pesquisa é uma das instituições participantes cujo o objetivo é analisar a viabilidade da implementação do diagnóstico de Tumores de Células Germinativas (TCGs) e classificação histológica baseado em sequenciamento por nanoporos e algoritmos de machine learning. Os TCGs pediátricos são raros e extremamente heterogêneos apresentando diferentes tipos histológicos. Não há testes que auxiliem no diagnóstico e classificação desses tumores, sendo a análise pelo sequenciamento por nanoporos uma ferramenta inédita e promissora. Para tanto, o material genético de pacientes pediátricos com TCGs será extraído e utilizado para análise em plataforma Nanopore. Será desenvolvido, em parceria com o St. Jude, algoritmos de machine learning para classificação dos TCGs de acordo com a histologia. A classificação dos TCGs possibilitará diagnóstico precoce e de baixo custo, trazendo melhorias para conduta clínica. Além da inovação essa proposta trará benefícios ao SUS e aos PBMR
  • Fundação Pio XII - SP - Brasil
  • Wed Dec 13 00:00:00 BRT 2023-Thu Dec 31 00:00:00 BRT 2026
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