Predição de resistência à ceftazidima-avibactam e suscetibilidade aos carbapenêmicos em variantes KPC

doi:10.22167/2675-6528-202603032

Artigo

07 de outubro de 2026

Predição de resistência à ceftazidima-avibactam e suscetibilidade aos carbapenêmicos em variantes KPC

Predição de Resistência à Ceftazidima-avibactam e Suscetibilidade aos Carbapenêmicos em Variantes Kpc

Jesus Giovani Mamani Pariona; Henrique Raymundo Gioia

DOI: 10.22167/2675-6528-202603032

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A crescente disseminação global de variantes da enzima KPC associadas à resistência à ceftazidima-avibactam (CZA) representou uma ameaça crítica à terapêutica antimicrobiana, especialmente diante da possível restauração da suscetibilidade aos carbapenêmicos. Este estudo teve como objetivo desenvolver e validar modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina capazes de inferir, a partir de mutações no gene blaKPC, os fenótipos de resistência à CZA e suscetibilidade aos carbapenêmicos. Para isso, foi construída uma base de dados com 281 variantes, das quais 162 possuíam validação fenotípica e foram utilizadas como conjunto de treinamento. Empregou-se uma abordagem genômica completa, incluindo substituições, inserções e deleções, com codificação One-Hot e modelagem supervisionada utilizando algoritmos como Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Regressão Logística e k-Nearest Neighbors (KNN), validados por cross-validation e balanceamento com SMOTE. Os resultados demonstraram alto desempenho preditivo para o modelo SVM, com F1-score superior a 96% para resistência à CZA e aproximadamente 82% para carbapenêmicos, evidenciando a relevância de eventos estruturais (indels) na função enzimática. Observou-se um padrão consistente de trade-off evolutivo, no qual a resistência à CZA esteve frequentemente associada à perda de atividade contra carbapenêmicos. Marcadores moleculares como D179Y e inserções no loop Omega não foram identificados como determinantes críticos, sendo estatisticamente validados por teste de Fisher com correção de Bonferroni. Concluiu-se que o aprendizado de máquina permitiu prever fenótipos complexos com alta acurácia, oferecendo uma ferramenta promissora para vigilância genômica e apoio à decisão clínica em microbiologia.

Palavras-chave: aprendizado de máquina; blaKPC; mutações estruturais; resistência antimicrobiana; vigilância genômica.

1. Introdução

A disseminação global de isolados de Klebsiella pneumoniae portadores de novas variantes do gene blaKPC, que conferem resistência à ceftazidima-avibactam (CZA), representa uma ameaça crescente à terapia antimicrobiana e à saúde pública global (Ding et al., 2023).

Desde sua introdução, a CZA tem sido uma das poucas combinações de beta-lactâmico/beta-lactamase inibidor capazes de tratar eficazmente infecções causadas por produtores de carbapenemase do tipo K. pneumoniae (KPC). No entanto, o número crescente de relatos de variantes KPC resistentes à CZA evidencia o rápido potencial adaptativo desse patógeno sob pressão antibiótica (Niu et al., 2020).

Até o momento, mais de 250 variantes clínicas de KPC foram documentadas, das quais 161 foram fenotipicamente caracterizadas como resistentes à CZA (Ding et al., 2023; Niu et al., 2020). Notavelmente, aproximadamente 107 (58,5%) dessas variantes KPC resistentes à CZA apresentam atividade semelhante à de beta-lactamases de espectro estendido (ESBL), restaurando a suscetibilidade aos carbapenêmicos e sugerindo a possível reintrodução desses agentes como alternativas terapêuticas (Taracila et al., 2022).

Contudo, muitas variantes de KPC permanecem não caracterizadas ou exibem padrões de suscetibilidade imprevisíveis, o que dificulta a tomada de decisão clínica e os esforços de vigilância. Estudos anteriores demonstraram a eficácia in vitro e in vivo dos carbapenêmicos contra produtores de variantes KPC que exibem resistência fenotípica à CZA, mas suscetibilidade restaurada aos carbapenêmicos (Pariona et al., 2025). Desfechos terapêuticos bem-sucedidos foram relatados em pacientes infectados por tais variantes após tratamento com carbapenêmicos (Giddins et al., 2018; Mueller et al., 2019; Oliva et al., 2023; Shields et al., 2017; Vásquez-Ponce et al., 2023).

Em contraste, a resistência à CZA, impulsionada por mutações específicas na enzima KPC, tem sido associada à falha terapêutica e ao aumento das taxas de mortalidade (Ding et al., 2022; Nicola et al., 2022; Shi et al., 2022; Sun et al., 2020). Essa complexidade destaca um fenômeno de trade-off evolutivo, onde a aquisição de resistência a novos inibidores frequentemente ocorre em detrimento da atividade carbapenemase original, restaurando a suscetibilidade a essa classe de antibióticos (Arcari et al., 2022; Barnes et al., 2017; Ding et al., 2022; Giddins et al., 2018; Kim et al., 2022; Mueller et al., 2019; Nicola et al., 2022; Oliva et al., 2023; Pariona et al., 2025; Shi et al., 2022; Shields et al., 2017; Sun et al., 2020; Taracila et al., 2022; Vásquez-Ponce et al., 2023).

Diante dessa complexidade, a predição do fenótipo de resistência à CZA e aos carbapenêmicos, com base em mutações no gene blaKPC, representa uma necessidade crítica para a vigilância da resistência antimicrobiana e o controle de infecções. O aprendizado de máquina (ML) oferece uma abordagem poderosa e orientada por dados para modelar a relação entre a variação genética e os fenótipos de resistência antimicrobiana (Kim et al., 2022).

Assim, aprimorar a compreensão dos mecanismos de resistência, melhorar a detecção precoce de variantes emergentes e apoiar a terapia antimicrobiana guiada por precisão na microbiologia clínica são aspectos fundamentais para combater a ameaça das superbactérias. Neste estudo, buscamos desenvolver um modelo preditivo robusto baseado em aprendizado de máquina, capaz de classificar a resistência à CZA e aos carbapenêmicos em produtores de variantes KPC com base em suas mutações de aminoácidos.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza computacional, com abordagem metodológica quantitativa e exploratória, focada no desenvolvimento de modelos preditivos. O objetivo foi inferir os fenótipos de resistência à ceftazidima-avibactam (CZA) e suscetibilidade aos carbapenêmicos em variantes da enzima KPC, a partir de suas mutações no gene blaKPC. A pesquisa foi conduzida integralmente por meio de análise de dados secundários, disponíveis publicamente.

A base de dados genômica foi construída a partir da recuperação de sequências de proteínas variantes da Klebsiella pneumoniae carbapenemase (KPC) do Pathogen Detection Reference Gene Database do National Center for Biotechnology Information (NCBI), acessado em 25 de janeiro de 2026. Foram selecionadas exclusivamente sequências de proteínas completas e de alta qualidade, abrangendo as variantes clínicas de KPC-2 a KPC-287. Realizou-se curadoria manual, cruzando cada variante com dados experimentais validados da literatura científica e do repositório Beta-Lactamase Data Resources (BLDB), com foco na predição de resistência à CZA e suscetibilidade aos carbapenêmicos.

Para o treinamento supervisionado dos algoritmos, estabeleceu-se um protocolo de reclassificação binária baseado no comportamento fenotípico reportado. Para o modelo preditivo de resistência à CZA, variantes descritas como “Resistentes a Inibidores” foram classificadas como “Resistente”, e as com perfil clássico de carbapenemase como “Sensível”. Para o modelo de suscetibilidade aos carbapenêmicos, variantes com perda de atividade hidrolítica foram categorizadas como “Suscetíveis”, e as que conservaram a capacidade de hidrólise como “Resistentes”. Variantes com perfis fenotípicos inconclusivos ou não documentados foram segregadas para uma etapa posterior de predição cega.

A engenharia de atributos utilizou uma abordagem genômica completa para converter a informação biológica em vetores numéricos processáveis. Realizou-se o alinhamento global par-a-par das sequências coletadas contra a variante KPC-2, utilizada como referência do tipo selvagem, empregando o algoritmo de Needleman-Wunsch, implementado na biblioteca Biopython. Utilizou-se a matriz de substituição BLOSUM62 e parâmetros de penalidade ajustados (abertura de gap = -10; extensão = -0.5). Um algoritmo de mapeamento dinâmico de coordenadas extraiu substituições de aminoácidos em posições conservadas, eventos de deleção e eventos de inserção. A transformação final dos dados empregou a técnica de One-Hot Encoding, gerando uma matriz esparsa de alta dimensionalidade. A variante KPC-2 foi ponderada no conjunto de treinamento como arquétipo de sensibilidade a CZA e resistência a carbapenêmicos, calibrando o intercepto dos modelos.

A estratégia de modelagem baseou-se em um esquema de treinamento e validação supervisionada, utilizando o conjunto de dados com fenotipagem validada (Ground Truth). A avaliação de desempenho de todas as arquiteturas foi conduzida via validação cruzada estratificada de 5 particionamentos (5-fold Stratified Cross-Validation). A seleção de hiperparâmetros foi realizada por Grid Search. O tratamento do desbalanceamento de classes foi ajustado à natureza de cada algoritmo, com `class_weight=’balanced’` para Regressão Logística (associado a técnicas de regularização L1 e L2) e supramostragem sintética (SMOTE) para Random Forest, Support Vector Machines (SVM) e k-Nearest Neighbors (KNN).

Foram avaliados comparativamente quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Regressão Logística e k-Nearest Neighbors (KNN). A escolha dos modelos finais para cada desfecho clínico (resistência a CZA e suscetibilidade a carbapenêmicos) foi determinada pelo F1-Score médio obtido na validação cruzada, visando garantir o equilíbrio entre precisão e sensibilidade (recall).

Todo o processamento de dados, alinhamento de sequências e modelagem preditiva foram conduzidos em linguagem de programação Python (versão 3.10+), utilizando o ambiente de desenvolvimento Google Colab. As análises basearam-se nas bibliotecas Scikit-learn para algoritmos de aprendizado de máquina, Biopython para manipulação de sequências biológicas, Pandas para estruturação de dados e Imbalanced-learn para as técnicas de balanceamento de classes. Para assegurar a reprodutibilidade estrita dos experimentos e da amostragem sintética (SMOTE), fixou-se uma semente aleatória (random seed) de valor 42 em todas as etapas estocásticas.

A validação estatística dos resultados baseou-se na análise da média e desvio padrão das métricas de desempenho (Acurácia, Precisão, Revocação e F1-Score) obtidas através das 5 dobras da validação cruzada. Para validar estatisticamente as associações entre marcadores moleculares (mutações pontuais e indels) e os desfechos clínicos de resistência, conduziu-se um estudo de enriquecimento mutacional univariado. Utilizou-se o Teste Exato de Fisher para calcular a razão de chances (Odds Ratio – OR) e a significância estatística (P-valor), com correção de Bonferroni para ajustar os valores de P e controlar a taxa de falsos positivos (Family-Wise Error Rate). Consideraram-se estatisticamente significativos apenas os marcadores que apresentaram um P-valor ajustado < 0.05. As análises foram processadas utilizando a biblioteca SciPy (v.1.10) em ambiente Python.

A pesquisa foi conduzida exclusivamente por meio de análise computacional de dados públicos (estudo *in silico*), não envolvendo diretamente seres humanos, animais ou intervenções ambientais. Dessa forma, não foi necessária a submissão a comitê de ética. O estudo não esteve associado a coleta de dados em campo, sendo caracterizado como análise de dados secundários de acesso público. As sequências e dados fenotípicos utilizados encontram-se disponíveis publicamente no banco NCBI Pathogen Detection Reference Gene Database. Os scripts utilizados para pré-processamento, treinamento dos modelos e interpretação das variáveis serão disponibilizados mediante solicitação razoável ao autor correspondente.

3. Resultados e Discussão

O presente estudo consolidou uma base de dados genômica abrangente, totalizando 281 variantes distintas da família Klebsiella pneumoniae carbapenemase (KPC), recuperadas e processadas a partir de repositórios públicos. Deste universo total, o rigoroso processo de curadoria manual permitiu a estratificação das amostras em dois grupos fundamentais baseados na disponibilidade de evidências clínicas. Um conjunto consolidado de 162 variantes, representando 57,7% do total, possuía perfil fenotípico experimentalmente conhecido e validado na literatura, constituindo o padrão ouro para o treinamento dos modelos preditivos.

Adicionalmente, um contingente significativo de 119 variantes, correspondendo a 42,3%, cujos fenótipos permaneciam desconhecidos, ambíguos ou não caracterizados, foi segregado para compor o conjunto de predição de risco. Este cenário reflete a lacuna global na caracterização fenotípica de variantes emergentes, conforme descrito por Ding et al. (2023) e Vásquez-Ponce et al. (2023). A análise descritiva da distribuição de frequências no conjunto validado (n=162) revelou padrões distintos de pressão seletiva para cada classe de antibiótico avaliada, evidenciando a complexidade da evolução da resistência.

No que tange ao desfecho clínico de resistência à combinação ceftazidima-avibactam (CZA), observou-se uma predominância massiva de variantes resistentes no cenário global atual. Das 162 variantes validadas, 141 amostras, ou aproximadamente 87,4% do conjunto de treinamento, apresentaram o fenótipo de resistência a CZA. Este achado corrobora evidências de que a pressão seletiva exercida por novos inibidores favorece rapidamente variantes adaptadas, conforme apontado por Giddins et al. (2018) e Niu et al. (2020).

Em contraste, o grupo de variantes que manteve a sensibilidade a este inibidor representou uma classe minoritária restrita, contabilizando apenas 21 variantes, ou 13% do total. Este desequilíbrio severo entre as classes destacou a resistência a CZA como o fenótipo dominante na evolução recente da família KPC, exigindo a aplicação de técnicas de balanceamento de dados para o treinamento dos modelos de aprendizado de máquina, a fim de evitar vieses e garantir a robustez das predições.

Simultaneamente, a caracterização do perfil de suscetibilidade aos carbapenêmicos revelou um cenário epidemiológico mais heterogêneo e equilibrado. Para este desfecho, identificou-se que a maioria das variantes analisadas evoluiu para uma perda de função hidrolítica contra carbapenêmicos; especificamente, 109 variantes foram classificadas como suscetíveis a esta classe de antibióticos, representando 67,3% do conjunto de dados. Este achado alinha-se ao conceito de custo de aptidão associado à adaptação a inibidores, um fenômeno amplamente discutido na literatura.

Por outro lado, a resistência clássica aos carbapenêmicos foi conservada em 46 variantes, correspondendo a 28,4% do conjunto de dados. Diferentemente do cenário observado para a CZA, a distribuição mais balanceada neste desfecho sugere uma dinâmica evolutiva onde a aquisição de novos mecanismos de resistência a inibidores ocorre frequentemente em detrimento da atividade carbapenemase original. Este fenômeno é amplamente descrito como trade-off evolutivo em beta-lactamases (Arcari et al., 2022; Barnes et al., 2017; Ding et al., 2022; Giddins et al., 2018; Kim et al., 2022; Mueller et al., 2019; Nicola et al., 2022; Oliva et al., 2023; Pariona et al., 2025; Shi et al., 2022; Shields et al., 2017; Sun et al., 2020; Taracila et al., 2022; Vásquez-Ponce et al., 2023).

Desempenho dos modelos preditivos e validação

O experimento de benchmarking computacional, conduzido sob validação cruzada estratificada (5-Fold Stratified Cross-Validation) e otimização exaustiva de hiperparâmetros (via GridSearchCV), demonstrou que a transição para uma representação genômica completa, incluindo substituições, inserções e deleções (indels), foi determinante para o alcance de métricas elevadas de desempenho em ambos os desfechos fenotípicos. A inclusão desses eventos estruturais permitiu aos modelos capturar a complexidade das alterações na enzima KPC.

Para a predição da resistência à ceftazidima-avibactam (CZA), o algoritmo Support Vector Machine (SVM) com kernel RBF consolidou-se como a arquitetura de melhor desempenho global. Este modelo atingiu um F1-Score médio de 95,90% ± 1,75%, com uma área sob a curva ROC (ROC-AUC) de 92,04% ± 6,28%. A Regressão Logística, ajustada com regularização L1 (Lasso, C = 1) e balanceamento via class_weight=’balanced’, apresentou um desempenho altamente competitivo, alcançando um F1-Score de 94,55% ± 1,67% e ROC-AUC de 73,83% ± 9,70%.

A superioridade do SVM e da Regressão Logística foi evidente em comparação com os modelos baseados em árvores de decisão, como Random Forest, que obteve um F1-Score de 91,35% ± 3,08%, e o k-Nearest Neighbors (KNN), com F1-Score de 83,67% ± 6,60%. Esses achados confirmam que a resistência ao CZA se estrutura sob fronteiras de decisão complexas, onde o kernel RBF do SVM ofereceu a melhor capacidade de delimitação espacial, indicando sua robustez na identificação de padrões de resistência.

Para o desfecho de suscetibilidade aos carbapenêmicos, que representa um desafio biológico superior devido ao trade-off funcional entre a perda de atividade carbapenemase e o ganho de resistência ao avibactam, o algoritmo SVM (RBF) emergiu novamente como a melhor arquitetura. Ele atingiu um F1-Score de 82,71% ± 4,69% e ROC-AUC de 79,56% ± 5,15%, demonstrando sua eficácia na predição de fenótipos complexos.

A Regressão Logística, otimizada com regularização L2 (C = 50), obteve o segundo melhor F1-Score médio de 79,50% ± 6,15%, mantendo-se equivalente ao Random Forest, que registrou um F1-Score de 79,41% ± 6,65%. Ambos superaram expressivamente o KNN, que apresentou um F1-Score de 68,67% ± 8,19%. Notadamente, no desfecho de carbapenêmicos, a Regressão Logística alcançou a maior capacidade de discriminação global entre todas as arquiteturas, registrando uma ROC-AUC de 81,73% ± 5,62%, superando o SVM (79,56%), Random Forest (77,44%) e KNN (72,96%).

Predição fenotípica, confiabilidade da inferência em variantes não caracterizadas e análise de importância dos atributos

A aplicação dos modelos otimizados às variantes de KPC sem fenótipo reportado demonstrou um padrão robusto de confiabilidade na inferência, com a maioria das predições enquadrando-se em intervalos de probabilidade de alta confiança. Para o modelo de ceftazidima-avibactam (CZA), a inferência apresentou uma estabilidade excepcional, com 77,1% (91 variantes) atingindo o patamar de Alta Confiança (probabilidade de classe >80%).

Adicionalmente, 22,0% (26 variantes) situaram-se na faixa de Média Confiança (60-80%), e a zona cinza ou indeterminada (80%), 36,4% (43 variantes) apresentaram Média Confiança (60-80%) e 13,6% (16 variantes) permaneceram na zona cinza ( 1,30). Os marcadores que apresentaram maior tendência de associação foram as substituições Pos_103_P e Pos_103_R para o desfecho de resistência à ceftazidima-avibactam (CZA), e Pos_178_D para a suscetibilidade aos carbapenêmicos.

Entretanto, mesmo esses candidatos permaneceram acima do limiar de significância estatística após a correção para múltiplas comparações (p_adj > 0,05). Esse padrão era esperado considerando a elevada diversidade alélica da base de dados analisada. A maioria das variantes de KPC apresentou alterações moleculares pouco recorrentes, com baixa frequência individual de cada substituição ou indel, reduzindo o poder estatístico para identificar associações isoladas entre um único marcador e o fenótipo.

Dessa forma, embora algumas posições apresentassem tendências de associação, a distribuição heterogênea das alterações impediu que um efeito individual alcançasse significância estatística após o ajuste múltiplo. Essa limitação dos testes univariados reforça a necessidade de abordagens multivariadas, como os modelos supervisionados de aprendizado de máquina, que conseguem integrar simultaneamente múltiplas alterações da sequência proteica e capturar padrões combinatórios e possíveis interações epistáticas entre diferentes resíduos da enzima KPC, fornecendo uma visão mais completa dos mecanismos de resistência.

Em síntese, os resultados deste estudo demonstram que o aprendizado de máquina, particularmente o algoritmo Support Vector Machine, é altamente eficaz na predição dos fenótipos de resistência à ceftazidima-avibactam e suscetibilidade aos carbapenêmicos em variantes KPC, com base em mutações no gene blaKPC. A análise de importância dos atributos revelou que eventos estruturais, como inserções e deleções em hotspots críticos da enzima, são determinantes para a função enzimática e o trade-off evolutivo observado, onde a resistência a novos inibidores frequentemente se associa à restauração da suscetibilidade aos carbapenêmicos. Este trabalho oferece uma ferramenta promissora para a vigilância genômica e o apoio à decisão clínica, apesar das limitações dos testes estatísticos univariados em identificar marcadores isolados devido à alta diversidade alélica.

4. Conclusão

O estudo buscou desenvolver e validar modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina capazes de inferir, a partir de mutações no gene blaKPC, os fenótipos de resistência à ceftazidima-avibactam (CZA) e suscetibilidade aos carbapenêmicos. Verificou-se que o algoritmo Support Vector Machine (SVM) demonstrou alto desempenho preditivo, com F1-score superior a 95% para resistência à CZA e aproximadamente 82% para suscetibilidade aos carbapenêmicos. A inclusão de uma abordagem genômica completa, abrangendo substituições, inserções e deleções (indels), foi crucial para a capacidade dos modelos de capturar a complexidade das alterações na enzima KPC. Observou-se um padrão consistente de trade-off evolutivo, no qual a resistência à CZA esteve frequentemente associada à perda de atividade contra carbapenêmicos, restaurando a suscetibilidade a essa classe de antibióticos. A análise de importância dos atributos destacou hotspots estruturais, como o loop Ômega e a região 267–275, como determinantes para a função enzimática e para esse fenômeno de trade-off.

A aplicação dos modelos otimizados permitiu a predição confiável de fenótipos em variantes KPC não caracterizadas, identificando um grupo significativo de 50 variantes com um “Duplo Perfil” de alta confiança, concomitantemente resistentes ao CZA e suscetíveis aos carbapenêmicos. Este achado valida a hipótese biológica do custo de aptidão estrutural imposto pela adaptação a novos inibidores. Embora os testes estatísticos univariados não tenham identificado marcadores individuais significativos devido à alta diversidade alélica, a abordagem multivariada do aprendizado de máquina superou essa limitação, integrando múltiplas alterações da sequência proteica. A estratificação por níveis de probabilidade das predições oferece uma estratégia eficaz para a triagem de dados, priorizando variantes na zona cinza para validação fenotípica in vitro. Assim, o aprendizado de máquina oferece uma ferramenta promissora para a vigilância genômica e o apoio à decisão clínica na microbiologia, aprimorando a compreensão dos mecanismos de resistência e a detecção precoce de variantes emergentes.

Referências Bibliográficas

Arcari et al., 2022 [Referência completa não encontrada no documento original]

Barnes, M.D.; Winkler, M.L.; Taracila, M.A.; Page, M.G.; Desarbre, E.; Kreiswirth, B.N.; Shields, R.K.; Nguyen, M.H.; Clancy, C.; Spellberg, B.; Papp-Wallace, K.M.; Bonomo, R.A. 2017. Klebsiella pneumoniae carbapenemase-2 (KPC-2), substitutions at Ambler position Asp179, and resistance to ceftazidime-avibactam: unique antibiotic-resistant phenotypes emerge from ẞ-lactamase protein engineering. mBio 8(5): e00528-17.

Ding, L.; Shen, S.; Chen, J.; Tian, Z.; Shi, Q.; Han, R.; Guo, Y.; Hu, F. 2023. Klebsiella pneumoniae carbapenemase variants: the new threat to global public health. Clinical Microbiology Reviews 36(4): e00008-

Ding, L.; Shen, S.; Han, R.; Yin, D.; Guo, Y.; Hu, F. 2022. Ceftazidime-avibactam in combination with imipenem as salvage therapy for ST11 KPC-33-producing Klebsiella pneumoniae. Antibiotics 11(5): 604.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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07 de outubro de 2026

Modelagem preditiva para priorização de inconsistências fiscais a partir do balancete da ECD

A crescente complexidade das relações econômicas e o elevado volume de dados disponíveis para a administração tributária demandaram o desenvolvimento de ferramentas mais eficientes para a seleção de contribuintes submetidos à auditoria fiscal. Nesse contexto, aplicou-se modelos supervisionados de aprendizado de máquina, com base em dados extraídos da Escrituração Contábil Digital (ECD), para priorizar empresas em um cenário de restrição de recursos humanos e de rotulagem incompleta. Para tanto, construiu-se um conjunto de dados composto por variáveis contábeis derivadas da ECD e aplicaram-se os modelos de Regressão Logística e Random Forest. A Regressão Logística utilizou-se como referência linear, enquanto o Random Forest foi escolhido por sua capacidade de capturar relações não lineares e interações complexas entre variáveis estruturadas. Modelos de maior complexidade, como redes neurais, não foram priorizados, considerando-se a baixa disponibilidade de exemplos da classe positiva e o objetivo de adotar uma abordagem parcimoniosa e de fácil aplicação operacional. O desempenho dos modelos avaliou-se com foco na capacidade de concentrar casos positivos nas primeiras posições do ranking. Os resultados indicaram superioridade dos modelos baseados em árvores, especialmente do Random Forest, na priorização dos contribuintes. Observou-se, ainda, a identificação de padrões relevantes mesmo em contexto de rótulos imperfeitos. Concluiu-se que a abordagem proposta apresentou potencial para apoiar a seleção de contribuintes para auditoria e contribuir para a alocação mais eficiente de recursos públicos.

Palavras-chave: Análise de risco; Aprendizado supervisionado; Dados contábeis; Priorização de auditorias; Seleção de contribuintes.

07 de outubro de 2026

Desafios culturais na implantação do orçamento em uma empresa familiar de tecnologia

A implantação do processo orçamentário em uma empresa familiar de médio porte do setor de tecnologia, em transição de um modelo de gestão informal para práticas mais estruturadas de planejamento e controle, foi abordada. O objetivo foi analisar os desafios culturais enfrentados nesse processo, com ênfase nas percepções, adaptações e transformações organizacionais. Realizou-se uma pesquisa qualitativa e descritiva, por meio de um estudo de caso único em uma empresa de Santa Catarina com aproximadamente 600 colaboradores. A coleta de dados incluiu entrevistas semiestruturadas com 12 participantes (diretores, heads, gerentes e analistas) e análise documental. Os resultados evidenciaram que o orçamento foi reconhecido como instrumento relevante para ampliar a clareza financeira, orientar decisões e fortalecer o planejamento estratégico, promovendo maior previsibilidade e organização interna. Contudo, foram identificados desafios culturais significativos, como a limitação de conhecimento financeiro dos gestores, a resistência à perda de autonomia e a necessidade de adaptação a novas rotinas. O processo impulsionou a formalização de informações, a responsabilização das lideranças e a substituição gradual de decisões intuitivas por dados, atuando também como ferramenta pedagógica para aprendizado organizacional e desenvolvimento de competências financeiras. Concluiu-se que a efetividade do processo orçamentário está diretamente relacionada à capacidade da organização de promover mudanças culturais, engajamento das lideranças e evolução contínua das práticas de gestão, contribuindo para a profissionalização da gestão em empresas familiares.

Palavras-chave: Controle; Decisão; Governança; Planejamento; Profissionalização.

Gestão Tributária

07 de outubro de 2026

Reforma tributária: impactos e desafios para o produtor rural pessoa física por meio do sistema IVA dual

O estudo analisou os possíveis impactos da Reforma Tributária brasileira sobre o Produtor Rural Pessoa Física, comparando o sistema tributário vigente e o modelo do IVA Dual, composto pela CBS e pelo IBS. A pesquisa teve como objetivo examinar uma operação específica de venda interestadual de 164 bovinos fêmeas destinados ao abate, realizada por produtor em Goiás para frigorífico em São Paulo. Utilizou-se abordagem qualitativa, descritiva, explicativa e aplicada, com pesquisa documental baseada em documentos fiscais, contábeis e operacionais. Compararam-se o ICMS efetivamente apurado no cenário vigente e o cenário-base projetado do IVA Dual, adotando a alíquota estimada de 25,45% como premissa de simulação. Na operação analisada, o valor dos tributos passou de R$ 71.425,42 no cenário vigente para R$ 187.014,09 no cenário-base projetado. Concluiu-se que, nas condições e premissas adotadas, a Reforma Tributária tende a elevar a carga tributária da operação. O resultado pode servir como referência para produtores rurais que realizem operações semelhantes e estejam submetidos a condições tributárias e operacionais equivalentes, não devendo ser aplicado automaticamente a situações distintas ou considerado previsão definitiva.

Palavras-chave: Agronegócio; Atividade Rural; Carga Tributária; Sistema Tributário.

Escolar

07 de outubro de 2026

Plano de negócio: Espanhol Fácil

O presente estudo desenvolveu um plano de negócio para um modelo inovador de ensino de espanhol como língua estrangeira no Brasil. O objetivo foi criar uma proposta flexível e personalizada, que promovesse a autonomia do estudante e o rigor acadêmico. Para isso, utilizou-se um estudo de caso múltiplo com abordagem qualitativa, aplicando benchmarking unilateral das empresas Open English, SMART Academia de Idiomas e Uber. A metodologia seguiu as diretrizes do Manual do Benchmarking. Na fase inicial, propôs-se um Produto Mínimo Viável (PMV) com ferramentas digitais de baixo custo para agendamento, comunicação e gestão pedagógica. Os resultados indicaram que a viabilidade do projeto reside na combinação de materiais didáticos próprios, padronização metodológica, acompanhamento pós-venda e uso estratégico da tecnologia. O modelo se configurou como um intermediador entre professores e estudantes, inspirado na lógica operacional da Uber, e incorporou o rigor pedagógico da SMART Academia de Idiomas, com aulas estruturadas por níveis e avaliações contínuas. Concluiu-se que a proposta apresenta viabilidade inicial e potencial de diferenciação, articulando flexibilidade operacional, diversidade de perfis docentes e autonomia do estudante. A implementação via PMV mostrou-se adequada para testar a aceitação e reduzir riscos, com potencial de escalabilidade internacional e futura busca por investidores.

Palavras-chave: Benchmarking; Ensino de espanhol; Inovação educacional; Plataforma digital; Plano de negócio.

07 de outubro de 2026

Detecção Não Supervisionada de Anomalias Comportamentais em Acessos Corporativos a Dados Sensíveis

A digitalização dos processos corporativos ampliou a exposição a ameaças internas, onde colaboradores com acesso legítimo a sistemas violam políticas de segurança. Partindo de teorias comportamentais da fraude, investigou-se a identificação proativa dessas ameaças. O objetivo foi propor e avaliar um sistema de detecção de anomalias estruturado em Análise de Redes Sociais (SNA), comparando a eficácia dos algoritmos não supervisionados Isolation Forest (IF) e Local Outlier Factor (LOF) na identificação de padrões de acesso atípicos em uma base de dados estocástica simulada. Para isso, utilizou-se um dataset de aproximadamente 1 milhão de logs, gerado estocasticamente, que modelou perfis probabilísticos com sobreposição de ruídos e acessos legítimos. A metodologia envolveu a modelagem das interações entre funcionários e clientes como um grafo bipartido ponderado por risco, e aplicou-se IF e LOF sobre métricas topológicas da rede e pontuações de risco forense. Os resultados demonstraram a superioridade do modelo LOF que, ao focar na densidade local, rompeu a camuflagem das anomalias e atingiu média Recall de 81,3% em múltiplas simulações, superando o desempenho do Isolation Forest (média Recall de 56%). A solução demonstrou ser uma abordagem viável e escalável para reforçar a ‘percepção de detecção’, fornecendo aos gestores uma base de acessos de alto risco para priorizar investigações precisas, em estrita conformidade com a LGPD.

Palavras-chave: Análise de Redes Sociais; Detecção de anomalias; Fraude interna; LGPD; Machine Learning.

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão De Projetos

25 de setembro de 2026

A IA acelera as respostas; quem assume as decisões?

Velocidade da tecnologia só vira vantagem quando acompanha a capacidade de compreender, verificar e assumir a responsabilidade pelos resultados Imagine uma equipe que passa a produzir em uma tarde as análises que antes exigiam uma semana. A mudança parece justificar o investimento em inteligência artificial. Mas, antes de contabilizar o ganho, cabe perguntar quem examinou […]

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Chamada De Artigos

11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

Direito Tributário

09 de setembro de 2026

Entre Sísifo e o tonel das Danaides

A cesta básica, o salário-mínimo e o verdadeiro preço das coisas Na mitologia grega, alguns castigos não se distinguiam pela violência de um único sofrimento, mas pela condenação à repetição. Sísifo deveria conduzir uma enorme pedra até o alto de uma montanha e, quando o esforço parecia finalmente concluído, a pedra escapava e retornava ao […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]