CEB_ATS/UFPR desenvolve pesquisas em biofarmácia, métodos analíticos, ciência de dados e avaliação de tecnologias em saúde, com foco na geração de evidências para apoio à tomada de decisão clínica, regulatória e em políticas públicas.
O Centro de Estudos em Biofármacia e Avaliação de Tecnologias em Saúde (CEB_ATS), vinculado aos programas de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas (PPGCF-UFPR) e em Assistência Farmacêutica (PPGASFAR-UFPR) da Universidade Federal do Paraná, é um grupo de pesquisa dedicado ao desenvolvimento de soluções inovadoras nas áreas de biofarmácia, controle de qualidade, métodos analíticos e avaliação de tecnologias em saúde (ATS). O grupo tem como objetivo produzir evidências científicas para apoiar decisões em saúde, integrando abordagens experimentais e computacionais. O CEB_ATS atua de forma interdisciplinar, com colaborações nacionais e internacionais, contribuindo para o avanço científico, formação de recursos humanos e desenvolvimento de tecnologias modernas.
Objetivo: realizar análises estruturadas e comparativas de tecnologias em saúde, emergentes ou estabelecidas, com foco na geração de evidências para apoiar a tomada de decisão clínica, regulatória e em políticas públicas. Integra conceitos de epidemiologia clínica, farmacologia, economia da saúde e planejamento de serviços.
As abordagens metodológicas incluem revisões de escopo, revisões sistemáticas com meta-análise (incluindo meta-análise em rede) e avaliações econômicas, como análises de custo, custo-efetividade, custo-utilidade e impacto orçamentário.
Objetivo: avaliar o processo e o impacto do cuidado farmacêutico sobre indicadores de saúde, bem como identificar fatores que influenciam o controle da doença em pacientes com condições crônicas.
Inclui a análise de desfechos econômicos, clínicos e humanísticos associados às intervenções em saúde, contribuindo para a avaliação da efetividade e qualidade do cuidado nessa população.
Objetivo: desenvolver estudos de compostos presentes em matrizes biológicas (animal ou vegetal), com foco na quantificação, isolamento, caracterização estrutural e avaliação de atividades biológicas.
As técnicas empregadas incluem espectroscopia (ATR-FTIR, Raman), espectrometria de massas de alta resolução (LC-MS/MS, UPLC-QTOF-MS) e abordagens integradas de inteligência artificial para análise multivariada, identificação de padrões e descoberta de biomarcadores.
Objetivo: desenvolver e validar métodos analíticos e bioanalíticos robustos, sustentáveis e reprodutíveis, baseados nos princípios de Analytical Quality by Design (AQbD) e integrados a ferramentas de inteligência artificial.
A condução dos estudos envolve o uso de planejamento de experimentos (DoE), modelagem estatística e aprendizado de máquina para otimização de parâmetros críticos, aumento da robustez e predição do desempenho analítico. São empregadas técnicas instrumentais como espectroscopia (ATR-FTIR, Raman) e métodos cromatográficos (HPLC, UPLC-MS/MS), associadas à quimiometria para tratamento de dados complexos.
Objetivo: desenvolver métodos diagnósticos inovadores baseados na análise de compostos presentes em matrizes biológicas, com aplicação em doenças negligenciadas, crônicas e emergentes, visando a detecção precoce, estratificação de risco e monitoramento clínico.
As estratégias metodológicas contemplam técnicas avançadas de espectroscopia (ATR-FTIR, Raman) e espectrometria de massas de alta resolução (LC-MS/MS, UPLC-QTOF-MS), integradas a abordagens de inteligência artificial. Essas estratégias permitem a análise multivariada de dados complexos, identificação de padrões moleculares, descoberta de biomarcadores e desenvolvimento de modelos preditivos com alta acurácia para apoio à tomada de decisão clínica.
Objetivo: desenvolver estudos in silico integrados à inteligência artificial para a descoberta, otimização e reposicionamento de fármacos, com foco em doenças emergentes, negligenciadas, crônicas e na resistência aos antimicrobianos, considerando também abordagens de farmacogenômica para medicina personalizada.
As estratégias adotadas compreendem: modelagem molecular, triagem virtual, construção de modelos QSAR, docking molecular e simulações de dinâmica molecular para avaliação da interação fármaco-alvo e estabilidade conformacional. São empregadas também técnicas de machine learning e deep learning para predição de atividade biológica, propriedades ADMET e identificação de candidatos promissores.
Objetivo: desenvolver sistemas avançados de liberação modificada de fármacos, com foco em doenças negligenciadas e emergentes, incluindo sistemas de liberação prolongada (Ex. implantes), visando aumentar a eficácia terapêutica, reduzir a frequência de administração e melhorar a adesão ao tratamento.
O desenvolvimento dessas tecnologias envolve a formulação de sistemas nano e microparticulados, bem como dispositivos implantáveis de liberação prolongada. São empregadas técnicas de caracterização físico-química e avaliação de desempenho in vitro e in vivo, incluindo estudos de dissolução e cinética de liberação. Modelos farmacocinéticos baseados na fisiologia (PBPK) e modelos preditivos baseados em inteligência artificial para simular perfis de liberação e otimizar o desempenho das formulações também são empregados.
Objetivo: desenvolver e adaptar formulações farmacêuticas pediátricas seguras, estáveis e adequadas às necessidades terapêuticas da população infantil.
Esta linha de pesquisa tem como foco o desenvolvimento e a adaptação de formulações farmacêuticas para uso pediátrico, considerando as particularidades fisiológicas, terapêuticas e de aceitabilidade dessa população. Envolve estudos relacionados à seleção de excipientes apropriados, adequação de dose, preparo de formulações extemporâneas e avaliação de parâmetros de qualidade, estabilidade, segurança e palatabilidade. O objetivo é contribuir para a disponibilização de medicamentos mais eficazes, seguros e apropriados para crianças, atendendo demandas clínicas nem sempre contempladas por formulações comercialmente disponíveis.
Investigação integrada por HPLC-DAD, UPLC-QTOF-MS, FTIR e modelagem in silico.
Produtos naturais e bioprospecção.Método diagnóstico baseado em metabolômica e inteligência artificial.
Inteligência Artificial aplicada à saúde; diagnóstico e metabolômicaMIR-FTIR, metabolômica, modelos preditivos.
Inteligência Artificial aplicada à saúde; diagnóstico e metabolômicaATS, QSAR, docking e dinâmica molecular.
Química medicinal e bioprospecção.ATS, nanotecnologia, farmacocinética, machine learning.
Diagnóstico e tratamento.Modelos preditivos para identificação de padrões clínicos.
Inteligência Artificial aplicada à saúde; diagnóstico e metabolômicaFormulação, caracterização fisico-química, avaliação in vivo e in vitro em modelos de melanoma cutâneo.
Sistemas nanoestruturados; liberação controlada; oncologia cutâneaFormulação, caracterização fisico-química e avaliação in vivo/in vitro para avaliar o desempenho de ativos na pele.
Nanotecnologia, permeação cutânea, liberação de fármacosATS, Quality by design e estabilidade.
Formulações pediátricas, estabilidade e administração enteralEm breve no Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas (UFPR).
Ver edital
Avaliação de tecnologias em saúde, avaliação econômica em saúde, descoberta de fármacos, desenvolvimento de sistemas de liberação modificada, desenvolvimento de métodos analíticos e de diagnóstico, monitoramento terapêutico, estudos farmacocinéticos e inteligência artificial
Contato Lattes Scopus ORCIDUniversidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências da Saúde - ICS.
Universidade Estadual de Ponta Grossa, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas.
Universidade Estadual do Oeste do Paraná(Unioeste), Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas.
Laboratory of Pharmacology, Department of Drug Sciences, Faculty of Pharmacy, University of Porto, Portugal.
Pharmacy and Pharmaceutical Technology Department, Social and Legal Pharmacy Section, University of Granada.
Universidad Cientifica del Sur(Lima-Perú), Facultad de Farmacia y Obstetricia.
Tese: COVID-19, abordagem multidisciplinar no diagnóstico e terapêutica: integrando métodos de diagnóstico e prognóstico, metabolômica na identificação de biomarcadores e inteligência artificial na descoberta de novos fármacos
Prêmio: CAPES de Tese – Farmácia (2025)Tese: Avaliação do uso das meta-análises em rede e sua importância para a prática clínica
Prêmio: CAPES de Tese – Farmácia (2019)A tese “COVID-19, abordagem multidisciplinar no diagnóstico e terapêutica: integrando métodos de diagnóstico e prognóstico, metabolômica na identificação de biomarcadores e inteligência artificial na descoberta de novos fármacos”, desenvolvida por Dr. Alexandre de Fátima Cobre, foi reconhecida com o Prêmio CAPES de Tese – Farmácia.
Reconhecimento concedido em 2025A tese “Avaliação do uso das meta-análises em rede e sua importância para a prática clínica”, desenvolvida por Dra. Fernanda Stumpf Tonin, foi reconhecida com o Prêmio CAPES de Tese – Farmácia.
Reconhecimento concedido em 2020Apresentação do trabalho “Development of CODOC interface: Open-source tool for automation and increasing the performance of molecular docking method in SBDD.”, desenvolvido por Moisés Maia Neto; Gustavo Scheiffer; Raul Edison Luna Lazo; Roberto Pontarolo.
Tipo de participação: Apresentação em pôster• Ano: 2024Apresentação do trabalho “Exploring global biodiversity databases for iron transport inhibitors of mycobacterium tuberculosis: a machine learning–driven in silico approach”, desenvolvido por Moisés Maia Neto; Raul Edison Luna Lazo; Laura Helena Schroeder Borges; Gustavo Scheiffer; Roberto Pontarolo.
Tipo de participação: Apresentação em pôster • Ano: 2025Apresentação do trabalho “Integration of Machine Learning, QSAR, and Polypharmacology for Identifying Novel Phytochemicals as Drug Candidates Against Schistosomiasis”, desenvolvido por Gustavo Torres Corrêa; Alexandre de Fátima Cobre; Allan Michael Junkert; Eric Luiz Domingos; Roberto Pontarolo.
Tipo de participação: Apresentação em pôster • Ano: 2024
CEB_ATS / Departamento de Farmácia
Universidade Federal do Paraná
Av. Prefeito Lothário Meissner, 623 - Jardim Botânico
Curitiba - PR, 80210-170