Gisela Tunes da Silva.

O objetivo deste projeto de pesquisa é a análise de dados epidemiológicos através de métodosde inferência causal em estudos longitudinais com variáveis latentes. Com isso, pretendemosresponder importantes questões sobre determinantes sociais, biológicos e ambientais nasaúde da população. Especificamente, este projeto visa investigar o impacto de políticaspúblicas e outras intervenções na saúde de crianças e adolescentes. Assim, métodosavançados de inferência causal serão usados para estimar o efeito causal (i) de umaintervenção intersetorial de promoção da saúde de adolescentes escolares residentes emmunicípios da Bahia (Projeto Promovendo Saúde na Escola PROSE) e (ii) da qualidade dealguns componentes da atenção primária à saúde (como sistema de referência e regulaçãopara acesso a serviços especializados, planejamento e organização de serviços e processos detrabalho, por exemplo) na mortalidade em menores de cinco anos no Estado da Bahia. Emcada um destes casos, buscaremos desenvolver e ampliar os métodos já existentes pelaproposição de novas técnicas nos âmbitos teórico, computacional e aplicado. Trata-se,portanto, de um projeto de pesquisa científica interdisciplinar e interinstitucional comimpactos tecnológicos, sociais e de formação de recursos humanos. Este projeto conta com aparticipação direta de pesquisadores de diferentes áreas e instituições do Brasil e estáconectado a outras iniciativas com colaboração internacional.

O envelhecimento do cérebro é altamente heterogêneo. Os "SuperAgers" são um exemplo de indivíduos com mais de 80 anos de idade que têm memórias tão nítidas quanto pessoas saudáveis 20 a 30 décadas mais jovens. Mudanças gerais que ocorrem durante o processo de envelhecimento no volume do cérebro, densidade cortical, substância branca e sistemas de neurotransmissores podem desempenhar um papel nos sintomas cognitivos e psiquiátricos, que têm um grande impacto na saúde global dos idosos. No entanto, não está claro o que determina as diferenças individuais no envelhecimento do cérebro. Objetivo principal: Investigar os determinantes do envelhecimento cerebral saudável, definido como ausência de doenças cerebrovasculares e neurodegenerativas, inter-relacionando com estruturas cerebrais por Ressonância Magnética (RM), presença de fatores de risco cardiovascular, sintomas psiquiátricos, desempenho cognitivo e funcional e suporte social ao longo da vida. Além disso, queremos identificar marcadores preditivos de envelhecimento cerebral saudável, incluindo fatores genéticos. Nesse contexto, o Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Brasileiro (ELSA-Brasil), uma grande coorte prospectiva, apresenta dados multidimensionais e de alta qualidade para investigação do envelhecimento cerebral com mais de 10 anos de seguimento para desfechos clínicos. Métodos: Uma amostra estimada de 1.393 indivíduos do centro de São Paulo ELSA-Brasil será convidada a atualizar seu estado neuropsiquiátrico (cognição, depressão e transtornos do humor), padrões de sono, cardiovascular (CV), estado funcional, bem como avaliação de fragilidade . Paralelamente, será realizada uma RM 3T. Além disso, uma amostra menor de 296 participantes: 148 indivíduos classificados como SuperAgers (70 anos ou mais em 2021 com pontuação global cognitiva superior a P85) e seus controles pareados por sexo (70 anos ou mais em 2021, pontuação global cognitiva P15 - P85) será submetida a uma avaliação extensa do cérebro com RM 7T. Uma análise adicional da doença cerebral dos pequenos vasos (CSVD) será realizada em indivíduos assintomáticos com risco cardiovascular moderado-alto submetido a RM 3T e 7T. Todos esses fatores mencionados acima e sua relação com o padrão de neuroimagem estrutural e funcional da ressonância magnética serão extensivamente investigados no início do estudo (análises transversais) e durante o acompanhamento (análises longitudinais). Além disso, alguns aspectos do envelhecimento como cognição, influência de fatores genéticos e longevidade serão avaliados pela técnica de aprendizado de máquina, bem como, análise de sobrevivência, incluindo todas as causas e mortalidade específica (cardiovascular e demência), de acordo com os achados de neuroimagem

A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimentocientífico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de e-Science despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios.Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de aplicações e-Science contribuindoassim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados.

Ao longo de toda a história, desde os primeiros estudos anatômicos conhecidos na Idade Média até o uso de modernas técnicas moleculares para o estudo de processos fisiopatológicos, a autópsia mostrou ser um processo importante e fonte de muito material para o avanço do conhecimento científico. A presente proposta tem como objetivo principal utilizar exames de imagem e a autópsia para explorar dois temas importantes a saber: (a) o conceito de autópsia minimamente invasiva como uma alternativa para aumentar o número de autópsias, para entender os processos de doenças e avaliar o diagnóstico clínico e tratamento, e (b) o papel da autópsia como ferramenta de investigação dos efeitos do ambiente urbano na determinação de doenças humanas.

Este projeto visa estudar associações entre conjuntos de variáveis utilizando metodologias estatísticas baseadas em modelos de regressão. Dentro deste contexto, trataremos de tópicos que na literatura estatística são conhecidos como análise de sobrevivência, modelos mistos, modelos de regressão beta, teoria da resposta ao item, etc. Em particular, estudaremos diferentes formulações destes modelos, diversos métodos de estimação, formas alternativas para testar hipóteses, propriedades estatísticas de estimadores e testes propostos. Ademais, está dentro dos objetivos deste projeto a implementação computacional das metodologias e a aplicação dos resultados em problemas práticos de diversas áreas de pesquisa. Os resultados deste projeto serão publicados em periódicos de circulação internacional, apresentados em congressos nacionais e internacionais. As aplicações práticas deverão beneficiar pesquisadores que trazem seus projetos para análise no Centro de Estatística Aplicada do IME/USP. Além disso, o projeto prevê a formação de um número considerável de mestres e doutores.

O tema deste projeto é o estudo da associação entre conjuntos de variáveis. Com essa finalidade, utilizamos metodologia estatística baseada em modelos de regressão, aqui encarados num sentido amplo.