Propostas de Paper

Scoping review: AI-augmented molecular diagnostics for ophthalmic infection - CRISPR-Cas, Nanopore metagenomics, and the open methodologic gaps

Pergunta: Qual o estado atual de diagnóstico molecular CRISPR-baseado e metagenômico Nanopore para infecção ocular bacteriana, e quais lacunas metodológicas informam a viabilidade de uma plataforma AI-augmented combinada (Trilha A Nanopore + Trilha B CRISPR adjunto)?

Por que esta é a primeira saída: Antes de comprometer recursos experimentais com uma arquitetura específica, é necessário mapear rigorosamente o que já foi tentado, o que falhou, e onde IA realmente agrega valor - particularmente em torno do problema de kitome em amostras estéreis de baixa biomassa.

Recursos prontos:

• Protocolo PRISMA-ScR completo: preprint/scoping_review_protocol.md
• Estratégia de busca executável: preprint/scoping_review_search_strategy.md
• Esqueleto do manuscrito com tabelas pré-especificadas: preprint/scoping_review_skeleton.md

Ensemble of protein language models (ESM-2 + ProtT5) for drug class prediction in ocular bacterial pathogens

Hipótese: Concatenação de embeddings ESM-2 (640d) + ProtT5 (1024d) sobre 8.991 proteínas AMRFinderPlus prediz classe de antibiótico em LOO-CV com Hamming acc 0.94 (vs 0.92 single-model), F1 macro 0.95 nas classes majoritárias (cefalosporina, penicilina, carbapenem).

Aplicação oftalmológica: Triagem rápida de variantes AMR encontradas em isolados de córnea e vítreo - mecA (MRSA pós-LASIK), blaCTX-M (Klebsiella endoftalmite ESBL), blaKPC (carbapenem-resistente).

Resultados-chave:

• Treino: 8.991 proteínas AMRFinderPlus, 186 drug classes
• Hold-out 20%: F1 cephalosporin = 0.97, penam = 0.95, carbapenem = 0.86
• LOO no nosso painel: Hamming 0.94, exact-match 0.63

Out-of-distribution evaluation of AMR drug-class classifier reveals fold-shared false positives - mitigation via NanoFold-augmented training

Hipótese: Classifier treinado only-positive (AMRFinderPlus) tem FP rate 14.9% em proteínas não-AMR (NanoFold val, n=1000). Augmentação com 800 negativos NanoFold dropa FP para <5% sem prejuízo no recall AMR.

Achados biologicamente interpretáveis: Top false positives são proteínas com dobras compartilhadas:

• Ribossomal-like → predito como aminoglicosídeo (38 hits)
• Heavy metal binding → predito como mercury resistance (30 hits)
• β-lactamase-like fold → predito como β-lactam (17 hits)

Relevância oftalmológica: Em diagnósticos de endoftalmite, falso-positivo motiva uso de antibiótico desnecessário. Calibração robusta = decisão clínica confiável.

Pan-resistome of ocular surgery prophylaxis pathogens: shell genome cartography in 21 K. pneumoniae and E. coli isolates

Hipótese: Pangenoma de 21 genomas RefSeq (11 K. pneumoniae + 10 E. coli) revela 3.968 shell genes (15-95% das cepas) potencialmente associados a transferência horizontal e plasticidade fenotípica relevante para profilaxia ocular.

Aplicação oftalmológica:

• Mapear genes presentes em >50% dos isolados - alvo prioritário de painel diagnóstico futuro
• Identificar HGT hotspots correlacionados com classes de antibiótico (vancomicina, ceftazidima - profilaxia padrão de catarata)
• 0 core genes (espécies divergentes) - argumento para pangenome per-species em estudos futuros

SmartSepsis-Oph: a multimodal dataset of 43 AMR variants with DNA, protein, 3D structure, and drug-class annotations for ophthalmology research

Conteúdo:

• 43 variantes AMR (12 famílias) - mecA, blaKPC×7, blaNDM×4, blaCTX-M×6, blaOXA×3, blaVIM×3, blaIMP×2, blaGES×2, vanA, mcr×3, qnrS×2, armA
• Por variante: sequência DNA RefSeq + tradução proteica + ESM-2 (640d) + ProtT5 (1024d) + ESMFold/ColabFold PDB + drug class CARD + mecanismo
• Formato Parquet/HuggingFace inspirado em NanoFold-public (Hayduk 2026)
• Hashes SHA256 para integridade

Por que oftalmologia: Painel curado a partir de patógenos prevalentes em endoftalmite e queratite (S. aureus mecA, S. epidermidis, P. aeruginosa, Klebsiella). Reutilizável por outros grupos de pesquisa em microbiologia ocular.

Foundation model embeddings of vitreous proteome for endophthalmitis severity stratification

Hipótese: Aplicar nosso pipeline ESM-2 + ProtT5 ensemble ao proteoma vítreo (mass spec) de pacientes com endoftalmite identifica embeddings preditivos de severidade clínica e response a antibiótico, complementando microbiologia tradicional.

Dados-piloto: Cohort retrospectivo Mass Eye and Ear (Sakuno), n≈30 amostras de tap vítreo com proteomic shotgun + outcomes visuais aos 30/90 dias.

Output: Score multidimensional “EndophEmbed” baseado em distâncias coseno em espaço PLM - correlaciona com BCVA delta e necessidade de re-injeção.

Agentic AI pipeline for CRISPR-Cas12a guide design: 5 specialized LLM agents replacing 8-week bioinformatics workflow

Sistema: 5 agentes Claude/GPT especializados (Conservation Analyst, Off-target Auditor, Thermo Optimizer, Clinical Interpreter, Multiplex Architect) que colaboram via tool-use para projetar guides Cas12a em ~5 min - tarefa que tradicionalmente leva 6-8 semanas de bioinformata sênior.

Validação: 12 famílias AMR (mecA, blaKPC, blaNDM, etc.) - 100% BLAST identity, 0 off-target hits ≥18nt, GC 40-60%, Tm 54-67°C compatível com RPA isotermal.

Lente oftalmológica: Aplicado especificamente a patógenos oculares como prova-de-conceito de pipeline reaproveitável para qualquer painel diagnóstico de subespecialidade.

Multi-omic biomarker discovery in ocular surface and intraocular fluids: a foundation-model framework

Visão: Estabelecer framework metodológico para descoberta de biomarcadores oculares (lágrima, humor aquoso, vítreo) usando foundation models de proteína, DNA e mRNA. Conecta o trabalho do Dr. Sakuno em oculomica com o pipeline computacional desenvolvido no SmartSepsis.

Casos de uso propostos:

• Olho seco: assinatura proteômica em filme lacrimal via ESM-2 distance maps
• Glaucoma: humor aquoso + ESM-2 + Evo 2 (DNA) para variantes regulatórias
• Degeneração macular: vítreo proteome + structural fold clustering
• Uveíte: multi-omica para discriminação infecciosa vs auto-imune

Towards a Smart Wet Lab in ophthalmology: rapid molecular diagnostics, AI-driven interpretation, and the future of point-of-care subspecialty medicine

Tese: Oftalmologia tem características que fazem dela specialty-of-choice para Smart Wet Lab: (a) procedimentos cirúrgicos de alto volume com risco infeccioso, (b) acesso a fluidos biológicos (vítreo, aquoso, lágrima), (c) outcomes mensuráveis quantitativamente (BCVA, OCT), (d) cultura de adoção tecnológica.

Argumento estrutural:

• Por que oftalmo > outras especialidades para POC molecular
• Lições do SmartSepsis - arquitetura, pipeline IA, custo
• Roadmap regulatório (ANVISA RDC 830/2023) - o que muda quando o teste vira rotina
• Visão de longo prazo: smart-clinic onde diagnóstico, biomarcador e estrutura 3D do patógeno aparecem na mesma tela do EMR