Artilharia contra fake news

Ferramentas computacionais combatem fake news. Bactérias e fungos vivos são identificados em nevoeiro na Amazônia. Concentração de DNA no suco digestivo pode refinar o diagnóstico do câncer gástrico. Primeiro porco clonado no Brasil abre caminho para xenotransplantes. Está no ar Pesquisa Brasil.

Pesquisa Brasil, uma parceria, Revista Pesquisa FAPESP e Rádio USP. Apresentação, Fabrício Marques.

Olá, sejam bem-vindos ao Pesquisa Brasil, o programa de rádio e podcast da revista Pesquisa Fapesp. Eu sou Fabrício Marques, editor de política da revista, e o programa desta semana fala sobre ferramentas criadas por cientistas da computação

para combater a desinformação. Os entrevistados do programa são pesquisadores brasileiros que estão desenvolvendo softwares e algoritmos capazes de identificar imagens e vídeos manipulados e de distinguir notícias falsas das verdadeiras.

Outro destaque do programa é uma pesquisa que identificou pela primeira vez micro-organismos vivos em nevoeiros que recobrem a floresta amazônica. Os responsáveis pela descoberta suspeitam que o transporte de micro-organismos pelos nevoeiros ajude a espalhar pela floresta bactérias e fungos que reciclam nutrientes.

Pesquisa Brasil também vai discutir os resultados de um estudo que mostrou que a concentração de DNA no suco digestivo pode ajudar a refinar o diagnóstico de câncer gástrico. O líquido aspirado do estômago nos exames de endoscopia costuma ser descartado, mas ele pode conter informações relevantes sobre o estágio e a agressividade de tumores e até sobre as chances de sobrevivência dos pacientes.

E fechando o programa, o assunto é um desafio superado pela ciência brasileira. Um centro de pesquisas obteve o primeiro porco clonado no país e na América Latina. Com esse marco, vai ser possível dar sequência ao desenvolvimento de suínos geneticamente modificados que possam fornecer órgãos para transplantes em seres humanos.

Você pode acompanhar o conteúdo de Pesquisa FAPESP nos nossos perfis nas redes sociais. Nós somos arroba pesquisa underline FAPESP no Instagram e no Telegram, arroba pesquisa FAPESP no Facebook e no X, e pesquisa underline FAPESP no Threads. No Blue Sky, procure por Revista Pesquisa FAPESP.

Nosso site é o revistapesquisa.fapesp.br e lá você pode ouvir o Pesquisa Brasil quando quiser e também pode se cadastrar na nossa newsletter, assim você acompanha a nossa produção de reportagens, vídeos e podcasts. Se você quiser entrar em contato com a gente para fazer uma pergunta ou dar uma sugestão, é só escrever para o e-mail pesquisabr.fapesp.br.

Pesquisa Brasil. Uma parceria da revista Pesquisa FAPESP e Rádio USP. Apresentação, Fabrício Marques.

O programa começa com um giro de notícias. A Agência Nacional de Vigilância Sanitária autorizou o Instituto Butantan a fabricar no país uma vacina contra a chikungunya. O imunizante já havia sido aprovado pela Anvisa em abril do ano passado, mas os locais de produção registrados eram as fábricas na Europa da indústria farmacêutica franco-austríaca Valneva.

Agora, a vacina será produzida e envasada no Brasil. Em fevereiro, doses importadas do imunizante começaram a ser aplicadas pelo SUS em municípios com grande incidência de chikungunya. A doença é uma virose transmitida por mosquitos, tem como sintomas febre alta e dores intensas nas articulações e pode evoluir para formas crônicas que duram meses.

Um artigo publicado na revista Nature Reviews Earth and Environment estimou o impacto das inundações registradas em todo o mundo em 2025. Elas causaram 4.200 mortes e provocaram prejuízos financeiros na casa dos 28 bilhões de dólares. Um dos desastres hidrológicos destacados pelo estudo aconteceu nos Estados Unidos no feriado de 4 de julho.

Uma enchente repentina do rio Guadalupe, no Texas, matou 135 pessoas, incluindo um grupo de crianças em um acampamento. O Brasil foi mencionado por conta das fortes chuvas que atingiram o Rio Grande do Sul em junho. O estado apareceu no estudo como uma região de atenção especial em decorrência da grande tragédia climática ocorrida em 2024.

O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, o CNPq, publicou um edital que vai investir 50 milhões de reais em projetos de pesquisa sobre métodos alternativos ao uso de animais em experimentos científicos e sobre a transição de modelos animais para novas metodologias.

projetos devem ser apresentados preferencialmente por meio de consórcios de laboratórios que integram a RENAMA, que é a Rede Nacional de Métodos Alternativos ao Uso de Animais, criada pelo governo federal em 2012. A apresentação de projetos pode ser feita no site do CNPq até o dia 3 de julho.

Os legisladores dos Estados Unidos votaram a favor de uma redução nos gastos em ciência no próximo orçamento, mas rejeitaram os grandes cortes que haviam sido propostos pelo governo Donald Trump. No caso da National Science Foundation, a principal agência de apoio à ciência básica no país, os membros da Câmara dos Representantes aprovaram um corte de 20% nos gastos de 2027.

em vez dos 55% pedidos pelo governo. Já na Administração Nacional Oceânica e Atmosférica, a NOA, os cortes no orçamento propostos pelo governo eram de 27% e a Câmara aprovou uma redução de 5%. O Senado norte-americano vai elaborar a sua própria versão da legislação orçamentária e a Câmara aprovou uma redução.

Depois, as duas casas legislativas vão negociar e chegar a um denominador comum sobre o orçamento.

Uma equipe internacional de pesquisadores identificou pela primeira vez bactérias e fungos vivos em gotículas suspensas em um nevoeiro na Amazônia. Uma das hipóteses levantadas pelo grupo é que os nevoeiros podem ter um papel na dispersão de micro-organismos, ajudando-os a colonizar e a reciclar nutrientes em novas áreas da floresta.

A coleta das gotículas foi realizada no Observatório de Torre Alta da Amazônia, uma estrutura de 325 metros de altura instalada na reserva de Huatumã, a 156 quilômetros de Manaus, e os resultados foram publicados em fevereiro na revista Communications Earth and Environment.

Eu vou conversar agora com o primeiro autor desse estudo, o químico Ricardo Godói, do Departamento de Engenharia Ambiental da Universidade Federal do Paraná. Olá, professor. Seja bem-vindo ao Pesquisa Brasil. Muito obrigado por participar do programa. É um prazer. É uma honra ter a oportunidade de...

fazer um relato de um dos nossos bons trabalhos recentemente publicados. Professor, que espécies vocês encontraram suspensas nesses nevoeiros? O que havia nas gotículas? Bom, nós encontramos sete tipos de bactérias e oito tipos de fungos, né? Diferentes tipos de micro-organismos.

que viajam, como você disse aí no começo, pela floresta Amazônia. Fungos e bactérias, esporos, que têm características bastante importantes na formação ou na manutenção da vida na floresta Amazônia.

Professor, a presença de micro-organismos em gotículas de nuvens já tinha sido observada em outros estudos. Em que esse seu trabalho avançou? O que ele traz de novidade? Eu acho que para entender isso, eu preciso fazer um resumo da pesquisa para você entender o ponto que eu chamo de eureca. O momento que eu olhei e falei, nossa, que legal.

Na verdade foi assim, Fabrício, eu fui para o ato, onde é o experimento, a Torre Alta da Amazônia, uns 250 quilômetros ao norte de Manaus, numa região que a gente chama de Pristine, uma região onde não tem a influência do homem. Então tudo que você mede lá, você mede o que a gente chama de background, que é o mínimo dentro da floresta.

E eu fui para essa floresta, estava lá na torre olhando, de tardezinho o pôr do sol, e eu vi um neboeiro, eu vi uma nuvem em cima da floresta. Eu falei, meu Deus, que lindo, primeiro lindo, segundo, como eu falo nas minhas aulas, a gente pode entender de duas maneiras. Ou a gente entende a vida por Deus, um ser supremo, diferente da religião, ou você entende por matemática, que é delta G, termodinâmica, etc.

Desci da torre, fui conversar com meus colegas e falei, cara, o que é esse negócio? O cara falou, não, isso é nevoeiro, não sei o que, forma todo dia. E eu fiquei encafifado com essa história. Uma aluna minha fez doutorado lá e encontrou aerossol, bioaerosol, a 300 metros de altura.

Aí Fabrício olhava e falava, meu Deus, como é possível esse material biogênico, microscópico, chegar a 300 metros de altura? E foi aí, depois de muita reflexão, conversa com colegas, não sei o quê, eu falei, cara, será que esse nevoeiro não é o elevador que está levando essas partículas que são formadas ali no solo da floresta para cima?

E foi disso que eu construí o projeto, fiz uma cooperação com múltiplas pessoas, do Max Planck, de Harvard, da Universidade de Melbourne, e brasileiros também, o Instituto Adolfo Lutz, a USP de São Paulo, a Unesp de Araraquara. E aí a gente montou, criou esse projeto para entender...

A primeira pergunta era o que tinha nesse nevoeiro? Então, responder um pouco da tua pergunta já, é assim, tá, esse nevoeiro serve para alguma coisa? Ele está aí sendo formado à toa ou ele está levando alguma, ele está fazendo algum transporte, alguma coisa? E foi aí o momento Eureka, porque a gente fez uma análise chamada de citometria de fluxo, que faz, na verdade, em contagem de células.

E foi o momento ápice da pesquisa, porque os caras me achavam meio maluco. Falaram, cara, mais um maluco aqui, cientista, inventando moda.

E foi daí que a gente fez as primeiras medidas de citometria e detectou lá em algumas amostras, por exemplo, 80 mil células microbianas por ml de nevoeiro, o que é bastante, entendeu? Eu estou conversando com o químico Ricardo Godói, professor da Universidade Federal do Paraná.

Professor, é possível cravar que esses nevoeiros cumprem o papel de espalhar os micro-organismos? Cara, eu acho que afirmar nesse momento é muito audacioso. O que a gente pode fazer é o seguinte, existe, a gente coletou 13 momentos diferentes com nevoeiro.

em diferentes etapas da floresta amazônica, etapa de secas, etapa de chuva, etapas intermediárias, transições, que a gente chama, e esse material está lá. E assim, nem sempre todos estão nesse neboeiro. Então, eu não sei de cabeça, mas o que acontece é lá, por exemplo...

você tinha lá a serrátia em um momento, aspergírus em outro. Então, assim, é um primeiro artigo, um primeiro relatório que a gente fez, mostrando para a comunidade científica que, poxa, esse neboeiro que antes passava desapercebido,

tem um papel importante, ou ele se mostra como um papel importante no transporte desses micro, não só micro-organismos, mas outras análises que a gente fez, que não foi relatado nesse artigo, que ele transporta também sais minerais. Então, isso é bem interessante, Fabrício, porque a gente imagina o seguinte, imagina que esse nevoeiro sai do solo.

ele se forma no solo e começa a amanhecer, esse nevoeiro vai subindo pelas árvores, passa pela copa das árvores. Então, esse processo começa por volta de duas, três horas da manhã, depende um pouco das condições climáticas.

E ao longo do amanhecer, lá pelas 8, 9 horas da manhã, quando você já tem o sol, ele está chegando na Copa das Árvores. E da Copa das Árvores, ele tem duas situações.

Ou você tem um vento na superfície da copa das árvores, que dispersa todo esse nevoeiro e o conteúdo dele, obviamente. Ou você tem uma situação de calmaria. E essa calmaria, ele leva esse nevoeiro para cima, ele continua subindo. E aí o sol, entre aspas, seca esse nevoeiro.

Porque a ideia é, você está falando em micro gotas de água, como uma chuva em tamanho reduzido. Gotinhas bem pequenininhas de nevoeiro, de água, que o sol tem a potencialidade de secar.

E aí você tem dois caminhos de interpretação. Você tem um caminho que é olhar e falar, poxa, olha que interessante. Esse micro-organismo sobe até a copa das árvores, o vento bate nele e espalha esse nevoeiro sobre a floresta. A segunda opção é que ele sobe, continua subindo, seca e ele funciona como núcleo de condensação de chuva.

Então, ele tem dois papéis importantes dentro desse primeiro olhar de como funciona o ecossistema de nevoeiros na floresta Amazônia. E, professor, sobre quais novas perguntas de pesquisa vocês vão se debruçar agora? Tem bastante colegas interessados no assunto.

A gente respondeu a primeira hipótese, que a hipótese era, né? Esse nevoeiro transporta alguma coisa ou não? Então, bom, bingo, né? Eureka, transporta, né? O que a gente vai fazer agora, por exemplo, tem uma aluna minha, Isadora, que ela vai estudar a composição de DNA de todo esse nevoeiro.

Porque o que a gente fez foi, o pessoal do Adolfo Lutz, eles fizeram um estudo e identificaram alguns tipos de bactérias e alguns tipos de fungos. Mas não todos. Por quê? Porque a biblioteca do Adolfo Lutz era relativamente limitada. Então, nós vamos usar agora uma técnica chamada de metagenômica.

para fazer a identificação de todo o componente celular que existe dentro desse nevoeiro. Então, certamente a gente vai abrir o leque de número de fungos e número de bactérias contidos nesse nevoeiro.

E aí, começar a montar um quebra-cabeça, porque ciência é um quebra-cabeça, a gente começa a montar para contar uma história mais consistente de qual é o papel desse nevoeiro na floresta amazônica.

Eu conversei com o químico Ricardo Godói, professor da Universidade Federal do Paraná. Para saber mais, leia a reportagem de Igor Zonerkevich na edição de abril da revista Pesquisa FAPESP. O endereço é revistapesquisa.fapesp.br. Professor, muito obrigado pela sua entrevista. Muito obrigado, o prazer é meu. Sucesso para vocês aí.

Você ouve Pesquisa Brasil. Apresentação Fabrício Marques.

pesquisadores brasileiros estão criando ferramentas computacionais para identificar conteúdos falsos e combater a desinformação. O esforço de pesquisa já produziu desde sistemas que detectam sinais de manipulação em imagens e vídeos até algoritmos treinados para identificar notícias reais e falsas tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên tên t

e assistentes virtuais que ajudam a checar a veracidade de informações. O próximo entrevistado do programa é o cientista da computação Anderson Rocha, professor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas, a Unicamp, onde ele coordena o Laboratório de Inteligência Artificial.

Rocha também é o responsável pelo ORUS, um projeto temático apoiado pela FAPESP que investiga técnicas de inteligência artificial capazes de identificar dados e imagens manipuladas. O objetivo é tornar o ambiente digital mais seguro e confiável. Olá, professor Anderson Rocha, seja bem-vindo ao Pesquisa Brasil. Muito obrigado por participar do programa. Bom dia, obrigado a vocês pelo convite.

Professor, o seu laboratório tem uma parceria com a Organização de Direitos Humanos, Witness. Vocês analisam vídeos a pedido da Witness para verificar se eles são reais ou manipulados. Como funciona essa parceria? Muito bem. Normalmente, quando a gente trabalha na nossa pesquisa, nós estabelecemos parcerias com diferentes entidades pelo mundo.

Por exemplo, no Brasil, nós temos com a Lupa, com a Agência Lupa, com Aos Fatos, com o G1. E a Witness é uma organização já de longa data que trabalha com questões de direitos humanos e, principalmente, com casos que nós chamamos de high profile, de alta atenção. Então, casos que envolvam celebridades, políticos, personalidades.

Então, já faz alguns anos que o pessoal da Witness nos contactou para nos convidar para fazer parte dessa Força Tarefa Internacional para analisar casos de alta atenção. Então, já temos mais de quatro anos de parceria e tem tudo a ver com o nosso temático FAPESP, que é o Oros.

que se preocupa justamente com o desenvolvimento de soluções computacionais para identificação, por exemplo, de falsificações, de desinformação e de golpes no mundo online. Com a Witness, em particular, a gente tem tido uma grande atenção para falsificações envolvendo pessoas, seja por imagem, por vídeo ou por áudio.

quase sempre tem sido vídeo e áudio. Ou seja, um candidato a presidente que tem a sua voz falsificada para falar alguma coisa que ele não falou, um vídeo de uma personalidade importante, por exemplo, fazendo algo que não fez. Então, só para você ter uma ideia, no começo desse ano a gente já analisou.

Mais de 10 casos. Só que, curiosamente, nesse ano a gente não analisou praticamente nenhum caso de política. A gente tem analisado casos de guerra. Então, são casos da guerra de Israel e Estados Unidos contra o Irã.

Tem dos dois lados, então, por exemplo, vídeos que mostram explosões em lugares que não teve explosões, ou a reutilização de explosões anteriores para dizer que elas são agora, vídeos de mortes.

Então varia bastante no contexto da guerra. E uns três anos atrás também aconteceu isso, que era quando estava mais quente a guerra da Ucrânia. Então a gente também analisou vários casos de falsificação relacionados à guerra da Ucrânia. Que tipo de análise vocês fazem das imagens? Nós temos soluções aqui que nós desenvolvemos, que são parte do projeto Horus, por exemplo.

que analisam as inconsistências, digamos, por exemplo, no vídeo ou na imagem. Então, essas inconsistências decorrem, por exemplo, da operação humana, que tentou falsificar isso via Photoshop ou software equivalente. Isso foi, por muito tempo, era o mais comum. Então, essas inconsistências poderiam ser iluminação, questão da vizinhança de pixels, sombras, coisas do gênero. Mas, mais recentemente, são quase sempre agora falsificações envolvendo IA.

Então, as inconsistências são relacionadas ao processo da IA de geração dessas imagens. Então, por exemplo, quando a IA gera ainda, pode ser que no futuro a IA se torne mais capaz nesse sentido, ela gera algo que ainda não é tão natural quando combinado com uma cena real. Então, ela pode ter inconsistências, por exemplo...

em algum prédio, pode ter inconsistência na própria pessoa que faz parte, se houver alguma pessoa presente na cena. Não é tão perfeito ainda na parte da física. Então, se nós estamos falando de uma explosão, uma explosão tem uma física a respeito, tem uma energia que é liberada e aquilo implica vários detritos ao redor que têm que respeitar a física também.

Então, ainda não é perfeito nesse sentido. Então, com algoritmos computacionais, a gente consegue identificar essas distorções automaticamente e também com o humano no loop para fazer essa interação. E a gente consegue ajudar nesses casos.

Como vai ser daqui 10 anos é uma incógnita, porque a IA está evoluindo tão rapidamente que essa geração de conteúdo também melhora muito. Então, ao mesmo tempo que a gente tem a IA para nos ajudar a detectar, essa IA também está melhorando muito na geração e deixando menos pistas cada vez mais. Isso vai ter que ser aperfeiçoado constantemente, não é? Constantemente, eu trabalho nessa área.

já desde 2009 como professor, desde 2001 como pesquisa. Fiz a minha graduação já com trabalho de iniciação científica na parte de forense digital e inteligência artificial. E desde aquele momento a gente já discutia. Sempre um jogo de gato e rato.

As técnicas de falsificação sempre estão um pouquinho na frente. Então, o que a gente tenta é não ficar muito atrás. Eu estou conversando com Anderson Rocha, professor do Instituto de Computação da Unicamp. Professor, que outras ferramentas esse projeto Oros está desenvolvendo? Essa é uma pergunta muito boa, porque o Oros é uma continuação de um outro temático, a FAPESP. Então, a FAPESP tem nos apoiado já há bastante tempo. E, com isso, a gente colocou já disponível na literatura vários casos.

várias ferramentas open source. Então, o Oros tem focado em algumas chamadas de realidades sintéticas. Realidade sintética é quando você utiliza, por exemplo, a IA para criar narrativas associadas a um contexto. Então, você falsifica, você tem casos de falsificação de vídeo, de imagem, às vezes até de uma peça jornalística, que é o caso das fake news.

E isso está associado sempre a um contexto, uma narrativa. Então, o que nós fazemos é identificar esse tipo de situação. Então, nós desenvolvemos os métodos aqui que nós temos nesse momento, em que você verifica se um vídeo é falso, se uma imagem é falsa. Você identifica, por exemplo, se uma pessoa está sofrendo um golpe no celular via mensagem que pede, por exemplo, credenciais bancárias, é o que nós chamamos de phishing.

A nossa solução, inclusive, nesse momento, está em uso pela Cinti, que é uma multinacional sueca, que já implementou no Brasil e na União Europeia. A aluna de doutorado do projeto, inclusive, foi contratada pela Cinti como pesquisadora. Vai defender o doutorado dentro de dois meses.

Nós temos soluções em parceria com outros professores do projeto para identificação de pornografia infantil, por exemplo, em uso pela Polícia Federal. Temos mecanismos que ajudam na localização de suspeitos, por exemplo, em vídeos. Então, você tem 100, 200 horas de vídeo a respeito de um crime, por exemplo, e você tem apenas uma foto do suspeito.

E esses vídeos foram feitos com centenas de câmeras, por exemplo. Como é que você localiza esses suspeitos nos diferentes vídeos? Então, nossa solução já está em uso pelo Ministério Público, tanto da Bahia quanto de São Paulo, pelo Senado, pela Câmara Federal.

em que nós disponibilizamos um software que nós desenvolvemos aqui e basta você passar o endereço de todos os seus vídeos e qual é o seu suspeito, ele varre tudo e aponta para você ordenadamente quem são os principais suspeitos. Então, tudo isso já é resultado do projeto até esse momento, disponível open source, de forma gratuita, como é parte do nosso objetivo dentro do Oros.

E isso tem tido um impacto importante. E um outro fator interessante de mencionar aqui, que nós fechamos recentemente uma parceria com a Lupa, para a gente checar todos os casos de falsificações relacionados às eleições desse ano. Então, com as ferramentas sendo desenvolvidas pelo Oros, as que nós temos nesse momento, nós vamos ajudar a Lupa. A Lupa nos ajuda fornecendo casos que vão melhorar os nossos algoritmos com treinamentos mais refinados.

E isso, além do óbvio serviço para a democracia, vai fazer com que nós tenhamos, ao final do ano, softwares mais capazes disponíveis para o público também. Eles já são suficientemente precisos para serem usados, é isso? Em muitas situações hoje a gente já consegue detectar.

Eu não vou dizer para você que conseguimos detectar qualquer coisa, porque como cientista a gente sabe que a qualquer momento pode aparecer uma forma de geração de conteúdo que nós não sabemos as pistas ainda. E isso nós mesmos temos visto aqui, temos situações em que uma outra pista ainda escapa do método, então por isso que é uma melhoria constante.

Mas nós estamos sempre num processo de melhoria. Nesse momento, nós estamos desenvolvendo uma ferramenta, por exemplo, em parceria com Hong Kong. E são parceiros no projeto Oros, que se chama Fake Scope. O Fake Scope é como se fosse o chat GPT forense. Então, a ideia é que você converse com o nosso método, faça o upload de uma imagem ou um vídeo para ele e pergunte, analise.

E aí ele vai explicar para você, ele não vai só mostrar se é falso ou verdadeiro, ele vai explicar, ó, essa imagem aqui é falsa porque a iluminação do lado esquerdo não está consistente com a luz que está incidindo do lado direito na face da pessoa. Então esse método, por exemplo, já tem funcionado relativamente bem, a gente já testou para alguns casos que a lupa já analisou esse ano, foi fantástico o resultado.

E a gente acha que vai poder ajudar um pouco no que vem por aí nesse ano. Vamos ver. Eu conversei com Anderson Rocha, professor do Instituto de Computação da Unicamp. Professor, muito obrigado pela sua entrevista. Mais uma vez, obrigado a todos. Obrigado a FAPESA.

Na Universidade Federal de São Carlos, pesquisadores do grupo Interfaces criaram uma ferramenta que busca detectar notícias falsas de uma forma diferente da maioria dos modelos tradicionais. Seu algoritmo aprende a identificar fake news sem precisar ser treinado com um grande volume de dados e tendo acesso apenas a exemplos de conteúdos falsos.

Ele ainda não está disponível como um software funcional, mas sua base está na plataforma GitHub e pode ser usada por pessoas com conhecimentos básicos de programação. Eu vou conversar agora com o cientista da computação Alain Valejo. Ele é professor do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos.

Ele desenvolveu essa ferramenta em um projeto em parceria com sua colega Silvia Yazulaites. Olá, professor. Seja bem-vindo ao Pesquisa Brasil. Muito obrigado por participar do programa. Olá, Fabrício. Bom dia. Eu que agradeço o convite de participar desse podcast, dessa conversa. Muito obrigado aí, gente do Grupo Interfaces. Agradece o convite.

Professor, como é possível um algoritmo detectar características típicas de fake news se ele foi treinado com poucos dados? Como vocês conseguiram isso? Então, Fabrício, o objetivo do nosso grupo aqui foi desenvolver, como você disse, um modelo que funcione mesmo com poucos dados. Em vez de precisar de grandes bases de notícias verdadeiras e falsas, um documento típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico típico t

o modelo aprende com apenas poucos exemplos de notícias falsas, também não precisa das notícias verdadeiras para ele aprender, o que resolve um dos principais desafios da área, que é a...

custo de validar dados confiáveis nesse setor. Então, falando um pouco mais baixo nível, o nosso algoritmo funciona transformando o conteúdo textual em representações relacionais. Essas representações relacionais a gente diz que é na forma de grafos, ou seja, a gente modela as palavras do conjunto de dados.

como sendo vértices e criamos arestas ou ligações entre essas palavras que aparecem em uma mesma fake news. E essa ligação, é claro, ela pode ser fortalecida quando essas palavras venham a aparecer em mais de uma fake news. E a gente, o interessante aqui é que a gente não modela apenas as palavras do texto, mas também o estoque, o palavra...

palavras-chave que representam esse texto. Então, dessa forma, a gente combina uma modelagem semântica em nível local, baseada nas palavras da fake news, com uma modelagem mais global, baseada nos tópicos, nas palavras-chave, o que permite uma representação.

que, digamos, ela é mais abrangente e informativa do conteúdo. O senhor poderia dar exemplos de palavras que podem resultar em grafos característicos de fake news? A gente pode dar, por exemplo, exemplos... A vacina X, vamos supor, a vacina X causa algum problema neurológico. E aí a vacina X causa...

deixa a pessoa estéreo, algum outro problema que eventualmente eles venham criar ali. Então, tem essa palavrinha que causa, que vai estar sempre associado, vacina causa isso, relacionando a um problema e como a gente cria esses grafos que conectam palavras, mas também conectam ao tema dessa notícia, isso começa a se aproximar nesse grafo.

E quando a gente cria esse grafo aproximando essas palavras mais impactantes, essas palavras relacionadas com questões mais sérias, a gente também desenvolveu algoritmos baseados em redes neurais que conseguem encontrar esses padrões.

dentro dessas representações, tornando esses algoritmos um pouco mais confiáveis e também permitindo que o algoritmo encontre padrões com menos dados que foram ali, como que eu digo, rotulados por especialistas da área, que esse é o grande custo que a gente tem.

Ah, é o seguinte, o que acontece? Os algoritmos precisam de muitos dados para eles serem treinados. Então, eles precisam de especialistas para conseguir rotular esses dados. E no Brasil, onde é que a gente encontra dados validados sobre fake news? Nas agências de checagem.

E essas agências conseguem checar manualmente uma quantidade relativamente baixa de notícias. Uma pessoa não consegue pegar centenas de milhares de fake news e fazer a checagem porque esse é um processo investigativo, leva tempo. Às vezes uma fake news leva semanas para ser checada, para fazer esse processo investigativo. Portanto, a gente tem uma quantidade escassa desses dados checados.

Além disso, as agências geralmente analisam notícias que realmente são falsas. Por outro lado, notícias verdadeiras quase nunca são checadas, por obviedade. Isso gera, então, um cenário com escassez de dados confiáveis e de notícias verdadeiras. E um outro ponto é que como as estratégias de propagação de notícias falsas, elas vêm ali...

mudando com o tempo, a todo tempo as notícias vêm, essa estratégia de propagação vem mudando, a gente tem que sempre retreinar o algoritmo. Então, a gente cria um cenário com dificuldades de ter esses dados validados.

Eu estou conversando com o cientista da computação, Alain Vallejo, professor da Universidade Federal de São Carlos. Professor, dá para confiar totalmente nesses gráficos ou, nesse momento, eles ainda funcionam só como uma indicação de possíveis problemas que precisam ser confirmados por seres humanos?

a fake news é algo crítico então a gente sempre faz um indicativo para um outro ser humano fazer essa análise então o que acontece a gente tem milhões de fake news

sendo espalhadas a todo momento nas redes sociais. Para um ser humano ficar checando esses milhões de fake news é muito complicado. Então, o que a gente faz? A gente tenta, pelo menos, selecionar algumas que são potencialmente...

o processo de checagem posterior. Em vez de ele ter milhões, ele vai ter ali por dia cinco, seis notícias para tentar se debruçar e fazer uma pesquisa um pouco mais sofisticada e investigativa.

Até para o ser humano é difícil, porque as estratégias são muito complexas. Os propagadores possuem estratégias que evoluem com o tempo. Por exemplo, no passado, as notícias falsas eram mais alarmantes, mais dramáticas. Então, era mais fácil pegar.

Hoje em dia, os propagadores tendem a esconder essas notícias, por exemplo, dentro de uma notícia verdadeira, deixando a falsidade ali em um tom um pouco mais ameno, sem alarmes, ou seja, a notícia falsa vem acompanhada de alguma notícia verdadeira, confundindo as pessoas.

Se uma parte da notícia é sabidamente verdadeira, provavelmente a outra parte também será verdadeira. Então até a pessoa que vai checar, às vezes, se confunde, passa batido. Mas o grafo mostra que ali dentro tem um problema, não é? Isso, ali dentro tem um problema.

um problema, tem uma possibilidade dessa notícia aí não ser verdadeira. E aí, é claro, o ser humano vai ter que bater o martelo, ele vai ter que fazer o processo investigativo, vai ter que encontrar os fatos, porque eles vão atrás dos fatos, que é a questão que torna ela falsa. Professor, de que forma esse método pode ajudar no reposicionamento de fármacos a que o senhor se referiu e que outras aplicações ele poderá ter?

O reposicionamento de fármacos é um problema muito interessante, o reaproveitamento, que é a estratégia de encontrar novas utilidades para medicamentos já aprovados. Isso reduz muito tempo o custo de desenvolvimento de novos fármacos. Pode reduzir 10 anos de pesquisa, porque a segurança e a toxicidade do fármaco já foi testada. Então, perceba que é um problema de classificação.

que a gente quer classificar esse fármaco ali em outras categorias, em outras estratégias que ele possa ser utilizado. Então, todos esses problemas que a gente tem aí, uma classificação binária, por exemplo, fake news ou não fake news, a gente consegue utilizar.

esse algoritmo, principalmente nesses cenários aí que tem, é muito difícil a gente ...

A gente obter dados validados por especialista, classificação de imagem também dá para adaptar o algoritmo, porque ele é uma abordagem geral. A gente especificou para fake news, mas pode ser feito para diagnóstico, imagens. Imagens também é uma coisa bem interessante, porque custa muito caro para um especialista e leva muito tempo para ele classificar uma imagem. Então, é um cenário bem interessante também para se aplicar.

eu conversei com Alan Vallejo, professor do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Professor, muito obrigado pela sua entrevista. Tá certo, eu agradeço o convite, foi muito bacana, agradeço também o Interfaces e também a parceria com a minha grande colega aqui da UFSCar, a professora Silvia.

Para saber mais sobre ferramentas computacionais que ajudam a identificar fake news, leia a reportagem de Sarah Schmidt na edição de abril da revista Pesquisa FAPESP. O endereço é revistapesquisa.fapesp.br. Pesquisa Brasil, o programa de rádio da revista Pesquisa FAPESP.

O câncer de estômago é o quinto tipo mais comum de câncer no mundo, com quase um milhão de novos casos por ano e 660 mil mortes. E o exame mais eficaz para identificá-lo é a endoscopia digestiva alta.

Um grupo de pesquisadores coordenado pelo biólogo Emanuel Dias Neto analisou o suco gástrico descartado nas endoscopias e observou que a quantidade de DNA no líquido pode ajudar a identificar, por exemplo, o estágio de um câncer e seu grau de agressividade.

Emanuel Dias Neto, que atualmente é pesquisador visitante na Universidade Rutgers, nos Estados Unidos, é o próximo entrevistado do Pesquisa Brasil. Olá, professor, seja bem-vindo. Muito obrigado por participar do programa. Obrigado, Fabrício. É um prazer falar com você mais uma vez.

Professor, quais são as dificuldades de diagnosticar o câncer gástrico pelos meios tradicionais? O primeiro ponto, Fabrício, importante da gente conversar é que o câncer gástrico não tem sintomas específicos. Muitas vezes a pessoa apresenta uma perda de peso, apresenta um desconforto abdominal, apresenta dores na região do estômago, em geral desconfia de uma gastrite, e na imensa maioria das vezes é de fato só uma gastrite leve ou um pouco mais moderada.

Mas o próprio diagnóstico da gastrite é feito pela endoscopia digestiva alta, onde a pessoa é sedada, você introduz pela boca um aparelhinho que vai fazer uma visualização da mucosa gástrica, então da região da parede do estômago. Nesse momento você pode...

identificar alguma gastrite, alguma lesão, pode identificar uma úlcera, ou pode identificar alguma lesão mais preocupante, que seja ela uma lesão pré-maligna, que a gente chama, ou potencialmente malignizável no futuro, ou uma lesão já de fato neoplásica. Infelizmente, a grande maioria dos casos, quando é diagnosticado um câncer, já é diagnosticado num estágio mais elevado, onde as taxas de cura são menores.

Nesse momento da endoscopia, também se coleta um pouco de material para fazer a busca da bactéria Helicobacter pylori, que está associada com o desenvolvimento de câncer gástrico, causa muita inflamação no estômago, e essa inflamação contínua, crônica, acaba levando a um processo maligno mais para frente. Então, ao ser diagnosticado o H. pylori, é feito o tratamento com antibiótico.

e que, em geral, responde muito bem. O que vocês observaram é que esse suco gástrico coletado tem mais informações do que se imaginava, é isso? Exato, e aí é muito interessante discutir um pouquinho como que a ciência acontece, como é que uma coisa está ligada na outra. Ao redor dos anos 1999, 1998, alguns estudos, na verdade, pioneiros, que foram feitos no Acê Camargo,

pela Diana Noronha Nunes, Dr. Luiz Paulo Kowalski, Dr. Andrew Simpson. Na época, eles detectaram, a Diana, inclusive uma das autoras do paper, eles detectaram que pacientes com câncer de boca tinham uma quantidade aumentada de DNA na saliva. E diagnosticaram também que esse DNA aumentado também estava aumentado no plasma. E aí são coisas que ficam na cabeça da gente, né? Quando eu comecei esse projeto temático de câncer gástrico... ...gástrico...

a gente resolveu coletar esse suco gástrico, mas para a gente ver quais micro-urbanismos estavam presentes, se mutações do DNA do tumor estavam ali e coisas desse tipo. Mas aí chegou a doutora Francine Cadoná no nosso laboratório, que foi fazer um estágio sabático, e a gente tinha dado de mais de mil amostras com as quantificações.

Aí eu sugeri para ela, falei, Francine, vamos dar uma olhada como que está a concentração de DNA nesse material. A gente precisava de quantificar porque, na verdade, o nosso objetivo era outro, sabe, Fabrício? A gente queria mandar isso para um projeto colaborativo com a China, onde nós fomos chamados para participar de um projeto que chamava Million Microbiome Project, que era um projeto para determinar a microbiota de um milhão de amostras humanas, e nós seríamos responsáveis pelo suco gástrico, porque ninguém analisa isso.

Então, na verdade, o suco gástrico na rotina é coletado para permitir visualizar melhor a mucosa do estômago. Então, nesse processo, ele nunca é coletado, ele é descartado. O aparelhinho suga aquilo e já joga direto fora. Mas, nesse projeto temático financiado pela FAPESP, a gente...

teve o cuidado de guardar esse material para fazer uma série de estudos. E daí veio esse resultado da Francine, que foi, a princípio, bastante interessante. É a quantidade de DNA livre no suco gástrico, é isso? De onde vem esse DNA? Isso, esse DNA é encontrado no suco gástrico, e a gente, para fazer esse processo de sequenciamento, eu precisava de uma quantidade X de DNA, 200 microgramas de DNA.

Então, eu tenho que quantificar o que vinha. Então, a gente já tinha essa planilhazinha pronta. E a primeira pergunta, paciente com câncer tem a mesma quantidade? A gente viu que não. Quando você tem um tumor, você tem mais DNA. Aí a gente perguntou mais. Bom, os tumores mais avançados têm mais DNA? Tem a mesma quantidade? Tem menos? E a gente viu que até certo ponto, até o estágio 3, eles têm mais. Depois ele aparentemente estaciona, apesar do tumor continuar a crescer.

Mas o que acontece? Esse DNA começa a extravasar e jogar DNA para o lado de fora, para a corrente sanguínea, em vez de jogar só para dentro. Então, fazia todo sentido esse achado. E aí a gente aprofundou ainda mais a pergunta. E aqueles pacientes que respondem mais, que vivem mais, eles vão ter uma diferença? E a gente viu uma coisa que, na princípio, foi meio que paradoxal para a gente. Para os pacientes que têm uma doença mais agressiva,

eles vão ter menos DNA. E começamos a pensar por que isso poderia acontecer. Então, nós pegamos amostras de biópsis desses pacientes e avaliamos e vimos que aqueles pacientes que respondem mais

Eles têm mais tecido infiltrado e eles têm mais DNA. Então, talvez a origem desse DNA, que é exatamente a sua pergunta, de onde ele vem, talvez venha das células imunes que estão entrando ali junto do tumor. E aqueles tumores que têm mais, têm mais células imunes e por isso eles respondem melhor. Então, fechou mais ou menos o conjunto. A gente ainda não sabe se é exatamente isso, porque, na verdade, o estudo não foi desenhado para olhar isso.

E podem ser outras origens também. Pode ser, por exemplo, a microbiota. A gente pode ter mais de um determinado tipo de micro-organismo ali presente, que a gente sabe que é importante para...

inclusive, balancear essa resposta imunológica. Podem ser células de descamação, podem ser células tumorais, podem ser células imunes. Então, hoje a gente está começando outro estudo para olhar melhor para isso. Estou conversando com o biólogo Emanuel Dias Neto, pesquisador visitante na Universidade Rutgers, nos Estados Unidos. Professor, quais são as implicações desse achado para o diagnóstico do câncer gástrico?

Encontrar mais DNA é um bom marcador? Pode ajudar a diagnosticar tumores que ainda não estão muito visíveis, por exemplo? Na verdade, por essa perspectiva que a gente olhou, eu não acho que é um bom marcador para o diagnóstico. Porque você já está fazendo o exame endoscópico e nada melhor do que o endoscopista experiente que vai olhar para a lesão. Vai ver aquela lesão e vai dizer que aqui tem ou não tem um tumor. Se está na dúvida, vai fazer uma biópsia e o patologista vai dar esse diagnóstico.

Então, eu não vejo como sendo para isso. Mas eu acho que pode atrair atenção para a gente começar a estudar mais esse fluido, que é tão importante, custo zero de coleta e é extremamente informativo. Por que, Fabrício, que eu digo isso? Esse fluido gástrico vai conter mutações que são do tumor. Pode ser que em algum momento a gente chegue num custo de sequenciamento tão barato que você vai pegar aquele material, vai fazer uma corrida de sequenciamento nele.

Hoje já se dizem sequenciamentos abaixo de 10 dólares, abaixo de 5 dólares, de altíssima cobertura. E a partir disso, a partir desse material que você tem ali sequenciado, você identifica uma mutação que pode te dizer tem tumor ou não tem tumor. Qual o tipo desse tumor? Qual o tratamento que eu tenho que dar para esse paciente? Então a gente já começa a ir mais a fundo, entende?

do que apenas, ah, eu vou fazer, agora eu vou tirar uma biópsia, agora eu vou pegar um pedaço da biópsia, agora eu vou sequenciar esse pedaço. Então você já pode agregar muito mais valor naquele material que seria simplesmente jogado no lixo. Então eu acho que a grande importância desse estudo vem para isso, além da importância que a gente tenta colocar lá de determinação prognóstica, que é uma coisa muito importante porque a gente viu no nosso achado que...

separa muito bem os grupos de pacientes que vão ter uma sobrevida mais longa. Aqueles que eventualmente não vão ter, que vão ter o tumor e ter uma quantidade de DNA muito pequena, talvez no futuro, a gente vai lidando esse achado em outros locais, a gente já está fazendo isso, a gente possa propor um tratamento um pouco mais agressivo, mais conservador, que vai retirar um pedaço mais significativo do estômago no momento da cirurgia.

E com isso a gente consegue preservar aquela vida, né? De uma maneira que talvez não pudesse antes. E é nisso em que vocês vão trabalhar agora? Em aprofundar a compreensão do que está acontecendo? Exatamente. Então a gente mandou alguns projetos, estamos esperando para ver se a gente vai conseguir o dinheiro. Mas algumas das ideias são identificar, porque eu posso, do mesmo modo que eu tenho DNA, eu tenho RNA, o RNA vai me dizer...

A deconvolução, os grupos celulares que estão presentes naquilo, de células imunes. Então, essa é uma das abordagens. A outra é ver qual é a microbiota que está associada. A outra abordagem é ver se isso também é válido para tumores do trato digestivo superior alto.

Então, por exemplo, o esôfago, será que vai ter mais DNA também? Porque a gente está deglutindo saliva o tempo inteiro. Então, isso está lavando a mucosa e esse líquido se acumulando no estômago, que é muito interessante para isso. E a gente começou uma colaboração com a Universidade de Cambridge, eles nos buscaram depois que saiu esse artigo, inclusive uma das pesquisadoras lá entrevistada na matéria, a doutora Lian Wu. E a ideia com eles, a gente vê o perfil de degradação desse DNA no suco gástrico.

se ele é marcador também de presença tumoral e do prognóstico. Então, a gente está bastante animado, acho que foi um estudo inicial, que a gente não tinha...

grandes pretensões, mas por vezes a ciência vai por esses caminhos também. Eu conversei com o biólogo Emanuel Dias Neto, pesquisador visitante na Universidade Rutgers, nos Estados Unidos. Para saber mais, leia a reportagem de Gisele Soares na edição de abril da revista Pesquisa FAPESP. O endereço é revistapesquisa.fapesp.br. Professor, muito obrigado pela sua entrevista. Muito obrigado, Fabrício. Obrigado.

É um grande prazer a gente conversar. Pesquisa Brasil. Entrevista. O Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Xenotransplante, sediado na USP e financiado pela FAPESP, conseguiu gerar o primeiro porco clonado no Brasil e na América Latina.

O animal nasceu em um laboratório no interior de São Paulo e é um marco no esforço de pesquisa que busca gerar suínos geneticamente modificados capazes de fornecer órgãos para transplantes em seres humanos.

Eu vou conversar agora com Ernesto Goulart, professor do Instituto de Biociências da USP e pesquisador principal do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Xenotransplante. Olá, professor. Seja bem-vindo ao Pesquisa Brasil. Muito obrigado por participar do programa mais uma vez.

Eu que agradeço, Fabrício. É um prazer falar com você. Professor, eu queria que o senhor explicasse qual foi o caminho para se chegar a esse primeiro porco clonado. Que tipo de desafio teve que ser superado para se alcançar esse objetivo? Olha, foram muitos desafios, Fabrício. O primeiro deles, quando nós começamos esse projeto há seis anos atrás, nós sabíamos que a clonagem seria, sem dúvida, a etapa mais desafiadora.

Primeiro porque o nosso grupo não dominava essa tecnologia e sabíamos que também não existia essa tecnologia para a clonagem de suínos disponível no Brasil. Então, a gente teve que começar do zero, aprender a fazer essa técnica do zero. Desde montar o laboratório, comprar os equipamentos certos, treinar a equipe.

até iniciar os experimentos. De fato, os experimentos se iniciaram há três anos atrás. E depois de várias e sucessivas etapas de melhoria do nosso protocolo, nós finalmente alcançamos esse marco, esse feito.

do nosso projeto. Professor, e o que acontece agora? Agora que a gente domina essa técnica, e eu posso falar isso não só pelo nascimento do animal agora, mas também pelo fato de nós já termos outras porcas gestantes, o que reafirma que a gente conseguiu de fato dominar essa tecnologia, o próximo passo natural agora é a gente produzir os suínos geneticamente modificados.

Então, a gente já tem as células geneticamente modificadas, agora com a técnica de colonagem à nossa disposição e funcionando, o próximo passo é produzir os suínos geneticamente modificados e assim por diante até a gente conseguir implementar essa tecnologia aqui no país.

os primeiros porcos clonados vão permitir dar sequência à pesquisa, mas eles ainda não são próprios para se testar em um xenotransplante, é isso? Perfeito, exato. A gente precisou aprender essa técnica, que ela é fundamental, sem a qual a gente não consegue avançar no xenotransplante. Para a gente produzir, veja, para a gente produzir um suíno geneticamente modificado, a gente precisa clonar um animal. Então, a gente precisa aprender a clonagem animal.

Então, é essa etapa que a gente acabou de dominar e a sequência natural é a gente produzir os suínos geneticamente modificados. As células geneticamente modificadas já estão prontas, elas estavam aguardando a gente dominar essa tecnologia intermediária e fundamental. Esses animais que nasceram, esse animal que nasceu e os próximos que vão nascer, eles não serão utilizados para doação de órgãos, não.

Eles serão acompanhados para a gente observar se o animal está saudável, se ele se alimenta bem, se ele ganha peso, se ele não tem nenhum problema de saúde que o inviabilize. E o que a gente tem observado até agora é que esse animal é completamente saudável, o que reforça que a nossa técnica de clonagem está funcionando muito bem.

Eu estou conversando com Ernesto Goulart, professor do Instituto de Biociências da USP. Professor, em quanto tempo o senhor avalia que será possível ter porcos que forneçam órgãos para transplantes em humanos? Essa é uma pergunta que a gente recebe bastante, Fabrício, e ela é muito difícil de responder, porque ela depende de inúmeros fatores.

Veja, a sequência natural de toda essa intersecção de diferentes tecnologias, o nosso grupo já mapeou desde o começo e nós conseguimos trabalhar em todas as frentes simultaneamente. Ao passo que a gente não quis esperar nada do ponto de vista técnico para seguir avançando com a nossa pesquisa.

O que eu quero dizer com isso? As células geneticamente modificadas já estão prontas, a estrutura de produção em um grau sanitário adequado para captação de órgãos para transplante humano também já está pronta.

Os testes de patógenos, para a gente certificar que aquele animal não tem nenhuma doença, também já estão prontos. A forma de captar os órgãos e perfundir, já está tudo pronto. Agora, para a gente avançar, a gente precisa continuar com o apoio financeiro, a gente precisa continuar com os nossos parceiros nos apoiando, para a gente seguir os nossos próximos passos. E, por fim, a gestação de um porco são três meses, três semanas e três dias.

a gente já pode começar a fazer a produção desses animais geneticamente modificados e nós já estamos começando a fazer essa produção.

Então, agora tudo depende da gente conseguir avançar e contar com apoio para a gente dar o próximo passo natural. Eu imagino que dando tudo certo, sem nenhuma interrupção ao longo do caminho, eu acredito que em até três anos a gente já vai estar transplantando em humanos no nosso país. Professor, como está evoluindo esse tipo de iniciativa no mundo? Ainda não se fazem transplantes com órgãos de porcos geneticamente modificados, não é isso?

não autorizado, não com aprovação dos órgãos regulatórios, FDA, Anvisa, IMA, mas já existem dois estudos clínicos em acordo nos Estados Unidos e alguns que devem começar em breve na China. Existiram casos de transplante em humanos, casos recentes de transplante em humanos, no modelo pré-clínico, que a gente chama de uso compassivo.

inclusive pacientes que chegaram a sobreviver ou com enxerto funcionando por mais de 270 dias, que é um resultado muito bom e que embasou.

esses estudos clínicos que agora estão em andamento e que com eles vai avaliar se de fato a tecnologia é segura e eficiente. Mas não, não existe hoje essa tecnologia disponível em nenhum país do mundo. Professor, em que consiste essa modificação genética feita nos porcos? O que é preciso fazer para que eles possam vir a gerar órgãos que não vão ser rejeitados em transplantes humanos?

A gente sabe que a gente precisa modificar geneticamente esses animais. Essas modificações incluem a inativação de três genes do suíno. Esses genes são responsáveis por causar uma rejeição hiperaguda, que é uma rejeição muito violenta quando transplantado em humano. Se eu inativo esses três genes, essa rejeição hiperaguda é contornada.

Isso é conhecimento já há bastante tempo que nós temos na literatura. Mas não só isso, nós precisamos também inserir genes humanos e esse número de quais genes cada grupo está investigando, não há um consenso sobre isso.

Esses genes vão atuar em diferentes rotas da imunologia do paciente, são enxerto e receptivo, desde modulando a cascata da coagulação, regulando o sistema complemento, a rejeição celular, diferentes rotas do sistema imune com um objetivo único, aumentar a sobrevida e a funcionalidade desse enxerto.

Professor, e que infraestrutura teve que ser montada para realizar essa pesquisa aqui no Brasil?

Sem dúvida. Primeiro, o laboratório, a infraestrutura laboratorial, tanto de edição gênica de células de suínos, quanto também de embriologia, ou barra clonagem animal, que é um laboratório. Esses dois laboratórios estão dentro do Centro de Estudo sobre o Genoma Humano e Células Tronco, é um CEPIX da USP, que foi apoiado pela FAPESP também por muitos anos.

Então, a gente montou essa estrutura dentro do prédio para trabalhar com células de suínos e realizar toda a parte de modificação genética e clonagem animal, além do que também parcerias com, por exemplo, o IZ para fazer os testes e aprender a fazer a clonagem. A estrutura sanitária, a estrutura de barreira sanitária e de contenção, que a gente chama de Pig Facility, que é uma forma que a gente chama de uma estrutura de produção de suínos para xenotransplante.

Ela foi também construída com recursos do CCD FAPESP em parceria com o IPT. Então, a gente tem hoje o IPT como um parceiro e lá a gente teve um grande desafio, Fabrício, que é o seguinte, não existia essa infraestrutura no Hemisfério Sul.

não existia, existem poucas no mundo, principalmente nos Estados Unidos e na China. E a gente teve que rodar o mundo inteiro para descobrir como fazer isso. E esse foi um desafio muito grande do ponto de vista de engenharia, de processos, porque a gente precisa garantir, qual que é o objetivo? A gente precisa garantir que esses animais que estarão lá dentro, eles não serão contaminados com nenhum patógeno, vírus, bactéria.

que possa, porventura, passar dos órgãos, dos tecidos desse animal, para o futuro receptor humano desses materiais. Então, a gente tem que ter um protocolo sanitário, então é ração estéreo, água estéreo, ar superfiltrado, não pode ter contato direto com os cuidadores, entre cuidador e animal, os cuidadores têm que ser monitorados, os animais têm que ser monitorados.

Então é um desafio de engenharia muito grande que essa estrutura e esses processos hoje já estão prontos. Como eu falei, nosso grupo desde o começo já começou a trabalhar em todas as frentes. Eu conversei com Ernesto Goulart, professor do Instituto de Biociências da USP, pesquisador do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Xenotransplante.

Para saber mais, leia a reportagem de Elton Allison na Agência FAPESP. O endereço é agencia.fapesp.br. Professor, muito obrigado pela sua entrevista. Eu que agradeço, foi um prazer falar com vocês. Você ouve Pesquisa Brasil. Apresentação, Fabrício Marques.

E antes de terminar, uma última informação. A NASA, que é a Agência Espacial Norte-Americana, divulgou mais de 12 mil fotos registradas em abril pela Artemis II, a primeira missão tripulada a alcançar a órbita da Lua em mais de 50 anos.

As imagens trazem registros da Terra e de sua vizinhança, da Via Láctea, dos quatro astronautas da missão dentro da cápsula Órion, além de perspectivas da Lua, inclusive do seu lado oculto. É possível explorar as imagens em um arquivo público da NASA, o portal para fotografia da Terra feita por astronautas.

E aqui termina o Pesquisa Brasil de hoje. Para ficar por dentro da nossa produção de reportagens, vídeos e podcasts, você pode se cadastrar na nossa newsletter através do site da revista Pesquisa FAPESP, que é o revistapesquisa.fapesp.br, ou então se inscrever no nosso canal no Telegram. Procure por pesquisafapesp ou arroba pesquisa underlinefapesp.

Se você quiser falar com a gente, fazer uma pergunta ou dar uma sugestão, escreva para o e-mail pesquisabr.fapesp.br. O programa tem produção, roteiro e edição de Sara Caravieri. Eu sou Fabrício Marques, editor de política da revista Pesquisa Fapesp. Agradeço muito pela audiência e a gente se encontra no próximo programa.

Você ouviu Pesquisa Brasil, uma parceria da revista Pesquisa Fapesp e Rádio USP.