A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
O termo sublinhado no período acima se classifica como
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Em relação à tipologia, de acordo com o objetivo da autora, é correto afirmar que o texto se encaixa no modelo
“Por que o treinamento é trabalho do chefe
Um dia desses, minha esposa e eu decidimos sair para jantar. Liguei para fazer uma reserva no restaurante e a atendente me pareceu confusa. Ela contou que tinha acabado de ser contratada e desconhecia todas as regras. Mas tudo bem, conseguimos fazer a reserva. Quando chegamos ao local, fomos informados de que o estabelecimento não podia vender bebidas alcoólicas e que os clientes deviam levar o próprio vinho, se quisessem. Nervoso, o maître me perguntou: ‘Não disseram isso ao senhor quando fez a reserva?’. Durante o jantar, sem vinho, o vimos percorrer todas as mesas dizendo a mesma coisa. Não sei ao certo, mas acredito ser justo supor que ninguém havia instruído a atendente a explicar a situação aos clientes potenciais. Em vez disso, o maître teve de repetir seu pedido de desculpas sem jeito em todas as mesas, e os clientes foram forçados a jantar sem vinho... tudo porque uma funcionária não foi adequadamente treinada.
As consequências de um funcionário insuficientemente treinado podem ser muito graves. Por exemplo, na Intel, aconteceu de um de nossos sofisticados equipamentos de produção em uma fábrica de wafers de silício – uma máquina chamada implantadora de íons – ter perdido um pouco o ajuste. A operadora, como a atendente do restaurante, era relativamente nova na empresa. Apesar de ela ter sido treinada nas habilidades básicas necessárias para operar a máquina, ninguém a ensinou a identificar os sinais de uma máquina mal ajustada. Assim, ela continuou a operar o equipamento, sujeitando praticamente um dia de wafers de silício aos efeitos daquele problema. Quando a situação foi identificada, mais de 1milhão de dólares de material tinha passado pela máquina... e teve de ser descartado. A fábrica levou duas semanas para compensar essa perda e compor um novo material; com isso, atrasamos as entregas para nossos clientes, agravando ainda mais o problema.
Situações como essa são muito frequentes no ambiente de trabalho. Funcionários mal treinados, mesmo com as melhores intenções, produzem ineficiências, custos desnecessários, clientes insatisfeitos e, por vezes, situações de perigo. O gestor forçado a enfrentar esse tipo de problema não demora muito a entender a importância do treinamento.
Para o gestor já sobrecarregado, a questão mais complicada pode ser decidir quem deve se encarregar do treinamento. Muitos chefes parecem achar que treinar funcionários é um trabalho que deve ser deixado aos outros, talvez especialistas em treinamento. Eu, por minha vez, acredito sem sombra de dúvida que o próprio gestor deve se encarregar disso.
Deixe-me explicar minhas razões, começando com o que eu acredito ser a definição mais básica do que os gestores devem produzir. Na minha opinião, o output de um gestor é o output de sua organização, nem mais nem menos. Desse modo, a produtividade de um gestor depende de sua capacidade de levar sua equipe a aumentar o output.
Em geral, um gestor tem duas maneiras de elevar o nível de desempenho individual de seus subordinados: aumentando a motivação, ou seja, o desejo das pessoas de fazer um bom trabalho, e aumentando a capacidade das pessoas, onde entra o treinamento. Em geral, todos aceitam que motivar os subordinados é uma tarefa básica dos gestores, que não pode ser delegada a outra pessoa. Por que o mesmo princípio não pode ser aplicado à outra maneira que um gestor tem de aumentar o output de seus subordinados?
O treinamento é uma das atividades de maior alavancagem que um gestor pode realizar. Pense por um momento na possibilidade de dar quatro aulas aos integrantes de seu departamento. Vamos contar três horas de preparação para cada hora de curso, totalizando 12 horas de trabalho. Digamos que você tenha dez alunos na sua classe. No próximo ano, eles trabalharão um total de mais ou menos 20 mil horas para sua organização. Se seu treinamento resultar em uma melhoria de 1% no desempenho de seus subordinados, sua empresa ganhará o equivalente a 200 horas de trabalho com as 12 horas que você gastou no treinamento.
Isso pressupõe, é claro, que o treinamento abordará exatamente o que os alunos precisam saber para fazer um trabalho melhor. Nem sempre é o caso, sobretudo no que diz respeito a ‘cursos enlatados’ ministrados por alguém de fora. Para que o treinamento seja eficaz, ele deve estar intimamente relacionado à maneira como as coisas realmente são feitas na sua organização.
[...]
Um treinamento eficaz também precisa manter uma presença confiável e consistente. Os funcionários devem poder contar com um treinamento sistemático e programado, não um mutirão de resgate convocado para apagar o incêndio do momento. Em outras palavras, o treinamento deve ser um processo, não um evento.
Se você entende que o treinamento, juntamente com a motivação, é a melhor maneira de melhorar o desempenho de seus subordinados, que aquilo que você ensina no treinamento deve estar bem alinhado com o que vocês praticam e que esse treinamento precisa ser um processo contínuo em vez de um evento isolado, fica claro que o responsável pelo treinamento é você, o gestor. Você mesmo deve instruir seus subordinados diretos e talvez alguns níveis abaixo deles. Seus subordinados devem fazer o mesmo, bem como os supervisores de todos os níveis abaixo deles.
Outra razão pela qual você, e somente você, pode desempenhar o papel de professor de seus subordinados é que o treinamento deve ser realizado por uma pessoa que seja exemplo a ser seguido. Nenhum representante, mesmo se dominar o assunto, pode assumir esse papel. A pessoa diante da turma deve ser vista como uma autoridade confiável, que pratica o que está ensinando.”
GROVE, Andrew Stephen. Gestão de alta performance: tudo o que um gestor precisa saber para gerenciar equipes e manter o foco em resultados. São Paulo: Benvirá, 2020, 272 p. (adaptado).
Para responder essa questão, considere o padrão culto da Língua Portuguesa e o contexto do texto “Por que o treinamento é trabalho do chefe”, do autor Andrew S. Grove. Analise as assertivas abaixo e os respectivos trechos em destaque, e em seguida marque “V”, para a(s) Verdadeira(s), ou “F”, para a(s) Falsa(s), na ordem de cima para baixo.
( ) No fragmento do texto “Apesar de ela ter sido treinada nas habilidades básicas necessárias para operar a máquina [...].”, é correto, também, juntar a preposição “de” ao pronome “ela”, ou seja, “dela”.
( ) No fragmento do texto “Situações como essa são muito frequentes no ambiente de trabalho.”, o pronome em destaque estabelece uma relação semântica textual denominada anáfora.
( ) A palavra “equipamento” apresenta uma relação de hiperonímia com a palavra em destaque no seguinte fragmento do texto: “[...] ninguém a ensinou a identificar os sinais de uma máquina mal ajustada.”
( ) No fragmento do texto “Para que o treinamento seja eficaz, ele deve estar intimamente relacionado à maneira como as coisas realmente são feitas na sua organização.”, ocorre o fenômeno da crase porque se trata de uma locução conjuntiva.
( ) No fragmento do texto “[...] com isso, atrasamos as entregas para nossos clientes [...].”, o verbo em destaque nessa oração quanto à predicação é transitivo direto.
( ) No fragmento do texto “Em vez disso, o maître teve de repetir seu pedido de desculpas sem jeito em todas as mesas [...].”, a expressão em destaque pode ser substituída por “Ao invés disso”.
A sequência CORRETA, de cima para baixo, é:
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do Centro de Alternativas aos Testes em Animais.
Assinale a alternativa em que esteja corretamente indicado como o período acima deve ser representado graficamente.
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
O pronome destacado no período acima exerce, em relação ao texto, função
Língua
Gosto de sentir a minha língua roçar a língua de Luís de Camões
Gosto de ser e de estar
E quero me dedicar a criar confusões de prosódias
E uma profusão de paródias
Que encurtem dores e furtem cores como camaleões
Gosto do Pessoa na pessoa da rosa no Rosa
E sei que a poesia está para a prosa
Assim como o amor está para a amizade
E quem há de negar que esta lhe é superior?
E quem há de negar que esta lhe é superior?
E deixe os Portugais morrerem à míngua
Minha pátria é minha língua
Fala Mangueira, fala!
Flor do Lácio Sambódromo, Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode essa língua?
Flor do Lácio Sambódromo Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode essa língua?
Flor do Lácio Sambódromo Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode essa língua?
Vamos atentar para a sintaxe dos paulistas
E o falso inglês relax dos surfistas
Sejamos imperialistas, cadê? Sejamos imperialistas!
Vamos na velô da dicção choo-choo de Carmem Miranda
E que o Chico Buarque de Holanda nos resgate
E xeque-mate explique-nos Luanda
Ouçamos com atenção os deles e os delas da tv Globo
Sejamos o lobo do lobo do homem
Lobo do lobo do lobo do homem
Adoro nomes, nomes em ã
De coisas como rã e ímã
Ímã, ímã, ímã, ímã, ímã, ímã, ímã
Nomes de nomes
Como Scarlet, Moon, de Chevalier,
Glauco Mattoso e Arrigo Barnabé
E Maria da Fé e Arrigo Barnabé
Flor do Lácio Sambódromo Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode esta língua?
Flor do Lácio Sambódromo Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode esta língua?
Flor do Lácio Sambódromo Lusamérica latim em pó
O que quer, o que pode esta língua?
Incrível, é melhor fazer uma canção
Está provado que só é possível filosofar em alemão
Se você tem uma ideia incrível, é melhor fazer uma canção
Está provado que só é possível filosofar em alemão
Blitz quer dizer corisco
Hollywood quer dizer Azevedo
E o Recôncavo, e o Recôncavo, e o Recôncavo meu medo
A língua é minha pátria
E eu não tenho pátria, tenho mátria
E quero frátria
A língua é minha pátria
E eu não tenho pátria, tenho mátria
E quero frátria
A língua é minha pátria
E eu não tenho pátria, tenho mátria
E quero frátria
Poesia concreta, prosa caótica
Ótica futura
Samba rap, chic left com banana
Será que ele está no Pão de Açúcar?
Tá craude brô, você e tu, lhe amo
Qué que eu te faço, nego?
Bote ligeiro!
Ma' de brinquinho, Ricardo, teu tio vai ficar desesperado!
Ó Tavinho, põe esta camisola pra dentro
Assim mais pareces um espantalho!
I'd like to spend some time in Mozambique
Arigatô, arigatô!
Nós canto-falamos como quem inveja negros
Que sofrem horrores no gueto do Harlem
Livros, discos, vídeos à mancheia
E deixa que digam, que pensem, que falem
Compositores: Emanuel Viana Teles Veloso Caetano
(Apenas para uso não comercial. Dados de Musixmatch: O Maior Catálogo de Letras do Mundo. Disponível em: https://www.musixmatch.com/. By
Caetano Veloso, Elza Soares.)
No fragmento: “Livros, discos, vídeos à mancheia”, marque a alternativa que melhor explica as regras gramaticais.
Todas as opções abaixo mostram definições; entre elas, aquela que mostra caráter objetivo, e não criativo, é:
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
O segundo período do segmento acima, em relação ao primeiro, desempenha papel semântico de
A inteligência artificial vai acabar com os testes em animais?
Dos amantes da causa animal aos técnicos de laboratório, ninguém gosta de submeter os animais a testes
científicos.
Mas isso acaba sendo feito para ajudar a garantir que os medicamentos e outras substâncias sejam seguros para
eventual uso humano.
Os pesquisadores há muito tempo buscam alternativas que não envolvam os animais. Os sistemas de inteligência
artificial (IA) agora estão acelerando o trabalho nessa área.
Uma aplicação da IA neste campo pode ser considerada simples, e especialistas acreditam que ela está se
revelando eficaz. Isso porque a tecnologia utiliza todos os resultados globais de testes em animais existentes e disponíveis
e evita a necessidade de novos testes desnecessários.
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar
exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável,
uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
“Estou muito entusiasmado com a aplicação de modelos de IA como o ChatGPT para extrair e sintetizar todos esses
dados disponíveis e tirar o máximo proveito deles”, diz.
Thomas Hartung é professor de Toxicologia na Universidade Johns Hopkins, nos EUA, e também diretor do
Centro de Alternativas aos Testes em Animais. Ele diz: “A IA é tão boa quanto um ser humano, ou melhor, na extração de
informações de artigos científicos.”
Quando se trata dos atuais testes em animais, Hartung diz que a necessidade de testar novos produtos químicos é
uma das principais razões. E com mais de 1.000 desses novos compostos entrando no mercado todos os anos, há muito
a ser testado.
O professor Hartung diz que sistemas de IA treinados estão começando a ser capazes de determinar a toxicidade
de um novo produto químico.
“Ter ferramentas disponíveis onde podemos pressionar um botão e obter uma avaliação preliminar, que nos dá
alguns sinais de ‘aqui está um problema’... será extremamente útil.”
Hartung acrescenta que, embora os sistemas de software sejam usados há muito tempo na Toxicologia, a IA está
proporcionando um “enorme salto em frente” tanto em potência quanto em precisão.
“Isso está subitamente criando oportunidades que não existiam antes”, diz ele, acrescentando que a IA está agora
envolvida em todas as fases dos testes de toxicidade.
A inteligência artificial está sendo usada até mesmo para criar novos medicamentos.
É claro que os sistemas de IA não são perfeitos para determinar a segurança química. Um problema é o fenômeno
conhecido como viés de dados.
Um exemplo disso é se um sistema de IA e o seu algoritmo tiverem sido treinados utilizando dados de saúde
predominantemente de um grupo étnico.
O risco é que os seus cálculos ou conclusões não sejam inteiramente adequados para pessoas de outra origem
étnica.
Mas, como salienta o professor Hartung, testar medicamentos humanos em animais pode, por vezes, ser de pouca
utilidade também.
Por exemplo, o medicamento para artrite Vioxx passou pela fase de testes em animais, mas depois foi retirado
da venda após estudos terem demonstrado que o uso a longo prazo por seres humanos levou a um risco aumentado de
ataque cardíaco e acidente vascular cerebral.
Por outro lado, alguns medicamentos amplamente utilizados teriam falhado em testes em animais, como o
analgésico aspirina, que é tóxico para embriões de ratos.
Hartung conclui que, em vários casos, a IA já tem se revelado mais precisa do que os testes em animais.
Um projeto de IA que está sendo construído para tentar substituir a necessidade de futuros testes em animais
é chamado AnimalGAN. Desenvolvido pela Food and Drug Administration, dos EUA, o software visa determinar com
precisão como os ratos reagiriam a qualquer produto químico.
A IA foi treinada usando dados de 6.442 ratos reais em 1.317 cenários de tratamento.
Um projeto internacional semelhante chamado Virtual Second Species (Segunda Espécie Virtual, em tradução
literal) está criando um cão virtual alimentado por IA, que está sendo treinado usando dados de resultados históricos de
testes caninos.
Cathy Vickers é chefe de inovação do Centro Nacional para a Substituição, Refinamento e Redução de Animais em
Pesquisa do Reino Unido, que faz parte do estudo.
Ela explica que atualmente novos medicamentos são testados primeiro em ratos e cães para verificar a toxicidade
potencial, antes do início dos testes em humanos.
No futuro, o maior desafio para os testes de IA é obter a aprovação regulatória. Vickers reconhece que “a aceitação
total levará tempo”.
No entanto, Emma Grange, diretora de assuntos científicos e regulamentares do grupo Internacional Livre de
Crueldade, defende que todos os esforços devem ser feitos para garantir a eliminação progressiva dos testes em animais.
“Neste momento, não está claro como ou se as novas tecnologias, como a IA, poderiam contribuir para realmente
acabar com os testes em animais, em vez de apenas reduzir ou refinar esses testes”, diz ela.
“Mas sabemos que a utilização de animais como modelos para a proteção da saúde humana e do ambiente é uma
ciência ultrapassada e esperamos que, em última análise, a IA possa desempenhar um papel na transição da utilização de
animais em qualquer teste ou experiência.”
No entanto, Kerstin Kleinschmidt-Dorr, veterinária-chefe da empresa farmacêutica alemã Merck, afirma que os
testes em animais não podem desaparecer da noite para o dia. Sua empresa é uma das patrocinadoras do Virtual Second
Species.
“O uso de animais é necessário e, por boas razões, obrigatório em muitos aspectos”, afirma. “Mas acreditamos
num futuro onde identificaremos melhores soluções livres de testes em animais para os problemas não resolvidos que os exigem hoje.”
(Christine Ro. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/06/a-inteligencia-artificial-vai-acabar-com-os-testes-em-animais.shtml. 8.jun.2024)
Isso é útil porque pode ser difícil para os cientistas examinarem décadas de dados para encontrar e analisar exatamente o que procuram, diz Joseph Manuppello, analista de investigação sênior do Comitê de Medicina Responsável, uma organização sem fins lucrativos dos EUA.
No período acima, empregou-se corretamente uma das formas do porquê. Assinale a alternativa em que isso igualmente tenha ocorrido.
Desse antigo verão que me alterou a vida restam ligeiros traços apenas. (...) Sem dúvida as árvores se despojaram e enegreceram, o
açude estancou, as porteiras dos currais se abriram, inúteis. É sempre assim. Contudo, ignoro se as plantas murchas e negras foram vistas nessa época ou em secas posteriores, e guardo na memória um açude cheio, coberto de aves brancas e de flores. (...)
O meu verão é incompleto. O que me deixou foi a lembrança de importantes modificações nas pessoas. De ordinário pachorrentas, azucrinaram-se como tanajuras, zonzas. Findaram as longas conversas no alpendre, as visitas, os risos sonoros, os negócios lentos; surgiram rostos sombrios e rumores abafados. Enorme calor, nuvens de poeira. E no calor e na poeira, homens indo e vindo sem descanso, molhados de suor, aboiando monotonamente. (...)
Um dia faltou água em casa. Tive sede e recomendaram-me paciência. A carga de ancoretas chegaria logo. Tardou, a fonte era distante — e fiquei horas numa agonia, rondando o pote, com brasas na língua. (...) Chorei, embalei-me nas consolações, e os minutos foram pingando vagarosos. A boca enxuta, os beiços gretados, os olhos turvos, queimaduras interiores (...) E em redor os objetos se deformavam, trêmulos. Veio a imobilidade, veio o esquecimento. Não sei quanto durou o suplício. (...)
Espanto, e enorme, senti ao enxergar meu pai abatido na sala, o gesto lento. Habituara-me a vê-lo grave, silencioso, acumulando energia para gritos medonhos. Os gritos vulgares perdiam-se; os dele ocasionavam movimentos singulares: as pessoas atingidas baixavam a cabeça, humildes, ou corriam a executar ordens. Eu era ainda muito novo para compreender que a fazenda lhe pertencia. Notava diferenças entre os indivíduos que se sentavam nas redes e os que se acocoravam no alpendre. O gibão de meu pai tinha diversos enfeites; no de Amaro havia numerosos buracos e remendos. As nossas roupas grosseiras pareciam-me luxuosas comparadas à chita de sinhá Leopoldina, à camisa de José Baía, sura, de algodão cru. (...) Meu pai era terrivelmente poderoso, e essencialmente poderoso. Não me ocorria que o poder estivesse fora dele, de repente, o abandonasse, deixando-o fraco e normal, um gibão roto sobre a camisa curta.
Graciliano Ramos. Infância. Rio de Janeiro/São Paulo:
Record, 2022, p. 29-33 (com adaptações).
A respeito de aspectos linguísticos do trecho “Notava diferenças entre os indivíduos que se sentavam nas redes e os que se acocoravam no alpendre. O gibão de meu pai tinha diversos enfeites; no de Amaro havia numerosos buracos e remendos. As nossas roupas grosseiras pareciam-me luxuosas comparadas à chita de sinhá Leopoldina, à camisa de José Baía, sura, de algodão cru. (...) Meu pai era terrivelmente poderoso, e essencialmente poderoso. Não me ocorria que o poder estivesse fora dele, de repente, o abandonasse, deixando-o fraco e normal, um gibão roto sobre a camisa curta”, do texto 2A1-II, assinale a opção correta.
Dadas as afirmativas, considerando os aspectos normativos presentes nas falas do personagem Armandinho, quadrinhos,
I. O pronome demonstrativo essas (primeiro quadrinho) indica distância da situação de fala.
II. O pronome demonstrativo essas (primeiro quadrinho) sugere retomada de informação distante no texto.
III. No último quadrinho, há um fator de ocorrência para próclise na norma-padrão, que é o advérbio de negação não.
IV. No primeiro quadrinho, até é uma palavra denotativa de inclusão e funciona como operador argumentativo.
verifica-se que estão corretas apenas
Analise a frase a seguir.
“O conceito ‘bom’ tem muitos significados. Por exemplo, se um homem acertasse sua avó a uma boa distância, ele seria um bom atirador, mas não necessariamente um bom homem.”
Assinale a opção que apresenta uma característica da linguagem dessa frase.
Sabemos todos que a repetição de palavras idênticas num texto é um problema sempre corrigido pelos professores de redação.
Assinale a frase abaixo em que a repetição de palavras idênticas não é identificada como um problema de escrita.
A língua escrita, desde que foi criada, tem uma série de distintas funções. Assim, por exemplo, a língua escrita é o veículo de muitas declarações de renda, que são armazenadas em arquivos especializados na Receita Federal.
Nesse caso, a função predominante da escrita é
Todas as frases abaixo têm por tema a economia.
Assinale a frase que está integralmente estruturada em linguagem lógica.
