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Projetos de Pesquisa

 

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Wagner Luiz Priamo

Engenharias

Engenharia Química
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  • rede onconatura: desenvolvimento de estratégias não-invasivas para o tratamento de câncer cervical baseada em compostos naturais
  • Compostos fenólicos são substâncias bioativas encontradas em plantas como ácidos fenólicos, antocianinas, flavonoides simples e complexos as quais podem apresentar propriedades antioxidantes, antivirais, anti-inflamatórias, antitumorais, entre outras. Há de se ressaltar que diversos gargalos tecnológicos ainda precisam ser vencidos em relação à exploração destes compostos, e neste sentido, novas tecnologias como o uso de ultrassom e líquidos pressurizados podem proporcionar maiores rendimentos e estabilidade aos compostos, pois são termolábeis e podem degradar-se com temperaturas elevadas aplicadas na referida etapa. É oportuno também avaliar técnicas de concentração destes compostos, além da sua eficácia contra problemas que desafiam a clínica médica (no caso de enfermidades simples ou complexas, como o câncer). Neste sentido, observado os efeitos positivos dos compostos contra um objetivo-alvo, surge nova demanda referente à manutenção da sua integridade, aumento da biodisponibilidade e direcionamento fisiológico. Sistemas de entrega baseados em lipídios são promissores para carreamento de produtos naturais pois as moléculas lipídicas são geralmente reconhecidas como seguras, biodegradáveis e podem melhorar o transporte de drogas e sua interação com o alvo. Assim, sabendo-se do potencial de aplicação dos compostos fenólicos para diversas finalidades, pretende-se com este projeto contemplar três grandes temáticas: i) extração, concentração e caracterização: obter informações que permitam maximizar rendimentos de extração, identifiquem/quantifiquem compostos encontrados nos extratos de romã, physalis e araçá-vermelho (abundantes frutos brasileiros) e busquem concentrar os compostos de interesse; ii) aplicação: acessar o potencial dos compostos majoritários (isolados e sinérgicos) contra células humanas de câncer de colo de útero (3º câncer mais incidente em 2022); iii) proteção e entrega: propor sistema de carreamento/entrega dos compostos encontrados nos extratos.
  • Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
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Wagner Meira Junior

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • aprendizado profundo de superfícies geológicas para prospecção de reservatórios offshore
  • A enorme quantidade e diversidade de dados obtidos ao observar a Terra põe um desafio fundamental: como usar métodos analíticos para extrair correlações, causalidade e explicabilidade, no sentido preciso no contexto de aprendizado de máquina interpretável, em um universo tão heterogêneo e caótico? Este projeto se propõe a investigar a hipótese de que dados de rocha, como por exemplo perfis de raios-gama, perfis de imagem acústica e perfis litológicos, oferecem um refinamento preciso de dados faciológicos para a construção de um modelo estratigráfico de alta resolução para delimitação de zonas reservatórios de hidrocarbonetos em um play petrolífero. Porém, se por um lado, os dados geológicos obtidos diretamente após perfuração de poços são hipersensíveis a ruídos e contaminação — por outro lado, dados sísmicos são incompletos, porém mais resilientes. Este projeto pretende construir modelos de aprendizado profundo para, além de forçar a corretude na interpretação dos dados refinados e sensíveis, promover simultaneamente a amplificação mais precisa dos dados geofísicos a partir de métodos de inversão elástica. Para obter este diálogo, o projeto propõe executar aprendizado supervisionado na modelagem analítica da cicloestratigrafia, e no modelo de empilhamento de fácies, amparado com casos de teste fornecidos pelos dados obtidos na geofísica. Este projeto dialoga de forma explícita com o Projeto PetroIaGeo, atualmente em execução em parceria entre UFMG e Petrobrás desde 2020, e que possui linhas independentes de investigação analítica de inversão geofísica e cicloestratigrafia. A equipe proponente já possui experiência operacional na compreensão de fenômenos geofísicos e geológicos no âmbito de inteligência artificial, e propõe a exploração científica acima postulada como elemento disruptivo no uso de IA em prospecção e exploração de petróleo e gás natural.
  • Universidade Federal de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 07/12/2022-31/12/2026
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