Projetos de Pesquisa

 

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Yara Cristina de Paiva Maia

Ciências da Saúde

Nutrição
  • smart prognostics: uma plataforma baseada em software integrando marcadores nutricionais, clínicos e moleculares para prognóstico de pacientes com câncer avançado
  • Os fatores prognósticos para cânceres avançados são essenciais para decisões sobre os objetivos terapêuticos e escolha do tratamento adequado. Os fatores prognósticos como achados clínicos, patológicos e biológicos são utilizados para predizer o comportamento clínico do paciente, como a possibilidade de recorrência da doença ou a sobrevida. No entanto, estes fatores clássicos parecem não ter impacto no prognóstico. Durante a prática clínica, percebe-se a necessidade de recorrer a outras estratégias, como identificação de novos marcadores prognósticos ou a criação de novos modelos prognósticos de sobrevida, uma vez que a predição da evolução é fundamental para o tratamento adequado. O objetivo deste projeto é desenvolver soluções tecnológicas inovadoras para o prognóstico de cânceres avançados que, atualmente, carecem de prognóstico efetivo, buscando a convergência entre as áreas de Nutrição, Biologia Molecular, Medicina e Computação. A solução se baseia na inclusão de marcadores nutricionais associados aos marcadores já existentes, para a criação de um modelo preditivo implementado em um sistema de software, almejando otimizar o tratamento por meio da estimativa precisa da sobrevida do paciente com tumores sólidos metastáticos. Ainda, o sistema a ser implementado, reconhecerá os diferentes perfis de marcadores e será capaz de recomendar terapias e condutas multiprofissionais que visem à melhoria da qualidade de vida do paciente. Um estudo prospectivo investigará a associação da sobrevida global de 200 pacientes com tumores sólidos metastáticos, com o consumo alimentar, composição corporal, estado nutricional, capacidade funcional, marcadores bioquímicos e inflamatórios, modelos prognósticos clássicos e marcadores moleculares. As avaliações serão trimestrais e o seguimento clínico até o óbito ou até a última avaliação após 6 meses da inclusão. O empacotamento da solução em um sistema de software representará um grande avanço tecnológico e de alto impacto social.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 06/02/2022-28/02/2025