Pesquisa da Faculdade de Computação da UFU contribui para melhorar a detecção do autismo 

Uma pesquisa desenvolvida no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia (PPGCO/UFU) pretende contribuir para melhorar a detecção do Transtorno do Espectro Autista (TEA). 

O autismo é um transtorno no desenvolvimento neurológico que prejudica a organização de pensamentos, sentimentos e emoções. Geralmente, os sinais de alerta surgem nos primeiros meses de vida e a confirmação do diagnóstico costuma ocorrer aos dois ou três anos de idade.

O estudo foi desenvolvido por Janayna Moura Fernandes durante seu curso de mestrado da Faculdade de Computação (Facom) concluído em 2024. Para detectar o TEA de forma rápida, acessível e sustentável, a pesquisadora lançou mão da espectroscopia por infravermelho (FTIR), uma técnica que analisa amostras biológicas — neste caso, a saliva — sem a necessidade de exames invasivos. 

Os dados analisados por Fernandes, no entanto, são complexos e difíceis de interpretar. “Para resolver isso, criamos uma ferramenta chamada GANet, que utiliza redes para organizar e analisar essas informações de forma mais eficiente. O GANet melhora essa ‘rede’ para destacar os elementos mais importantes e identificar padrões associados ao autismo. No final, nossa abordagem não apenas superou métodos tradicionais, mas também demonstrou ser eficaz na identificação de TEA com alta precisão, contribuindo para diagnósticos mais rápidos, baratos e sustentáveis”, explica ela.

A dissertação, intitulada “Otimização de redes baseada em Algoritmos Genéticos para classificação de alto nível via redes complexas”, foi orientada pelos professores Murillo Guimarães Carneiro e Gina Maira Barbosa de Oliveira. Como observa Fernandes, a pesquisa pode ajudar famílias e profissionais de saúde a identificar o autismo em estágios iniciais, permitindo intervenções mais eficazes e melhores resultados no desenvolvimento da pessoa.

O trabalho foi premiado com o 2º lugar na categoria de Mestrado apresentada no 14º Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), realizado durante o BRACIS 2024 (34ª Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes) em novembro de 2024, em Belém, no Pará. 

O BRACIS é um dos principais eventos acadêmicos do Brasil nas áreas de Inteligência Artificial e Inteligência Computacional, reunindo pesquisadores renomados e promovendo o reconhecimento de trabalhos de destaque na área.

A melhoria no diagnóstico de condições de saúde e uso de tecnologia para o benefício social foram dois aspectos que motivaram Fernandes a pesquisar o tema.  “O Transtorno do Espectro Autista é uma condição desafiadora que, quando diagnosticada tardiamente, pode dificultar o acesso a intervenções que transformam vidas. Com métodos mais rápidos, acessíveis e não invasivos, minha pesquisa busca tornar o diagnóstico mais viável, especialmente em regiões com recursos limitados ", conta ela.

“Além disso, tenho um forte interesse em como redes e inteligência computacional podem ser aplicadas em problemas reais, e essa pesquisa me permitiu contribuir para a saúde pública enquanto exploro redes complexas e computação bio-inspirada. Trabalhar com algo que tem impacto direto na qualidade de vida das pessoas é uma grande motivação para mim”, revela a cientista.

O estudo recebeu apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia - Teranóstica e Biotecnologia (INCT-TeraNano) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig).

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