Com as estruturas de dados descritas na Equação 3.3 é possivel identificar retroativamente os genes dos ancestrais que determinam essa combinação. No caso da primeira simulação, a identificação retroativa é feita até os genes dos avôs, levando em conta que eles são homozigo- tos. Para simulações de novas gerações é possivel chegar até o gene homozigoto original (Figura 3.9).
Figura 3.9: Análise gráfica da simulação de duas gerações.
3.4
Simulação do processo de envelhecimento a partir de ca-
racterísticas herdadas
Nesta seção, a técnica proposta pressupõe que os fatores genéticos são determinantes na aparên- cia da pessoa desaparecida na idade de referência. Em outras palavras, para fins da simulação, considera-se que a progressão da idade depende unicamente de fatores genéticos. Os fatores epigenéticos (dieta, estilo de vida, ambiente etc) podem ser considerados posteriormente na construção de modelos plausíveis em torno de um modelo base obtido na idade objetivo, tendo em conta apenas os fatores genéticos. Por tanto, as características do modelo base são determi- nadas apenas a partir da estrutura genômica da pessoa desaparecida e a da estrutura genômica de seus pais.
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 29
O modelo da pessoa desaparecida na idade objetivo é obtido através de nove passos descri- tos brevemente no Capitulo 1 e detalhados a seguir:
Passo 1 - Seleção de fotografias na idade do desaparecimento (idade de referência). Neste ponto, especifica-se a idade da pessoa no momento do desaparecimento e selecionam-se três conjuntos de fotografias: um conjunto de fotografias da pessoa desaparecida e um conjunto de fotografias para cada um dos pais desse indivíduo na idade de referência.
O processo de seleção é guiado pelos seguintes critérios:
• A fotografia deve apresentar uma imagem frontal da face;
• A pessoa não deve estar usando acessórios (óculos, chapéu, etc.);
As fotografias selecionadas são submetidas a um pré-processamento de imagem, para eli- minação dos cabelos e do fundo da imagem, por serem fatores que influenciam fortemente na percepção do modelo (Figura 3.10).
Figura 3.10: Imagem selecionada e posteriormente pré-processada.
Passo 2 - Construção dos modelos na idade de referência. Usando os três conjuntos de fotografias selecionados no Passo 1, são construídos três modelos virtuais tridimensionais: um para a pessoa desaparecida, um para a mãe e outro para o pai. Para a construção do modelo, são usados onze marcadores faciais cuja distribuição determina os contornos e as principais características de acordo com a informação na Tabela 3.2 e visíveis na Figura 3.11.
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 30
Tabela 3.2: Marcadores faciais para construção do modelo 3D
Marcador Localização a - b Centro dos olhos. c - d Borda do nariz. e - f Borda da boca. g Extremo do queixo.
h - i Borda da face na altura das orelhas. j - k Ponto médio do ângulo da mandibula.
Figura 3.11: Marcadores faciais usados para a construção do modelo 3D.
A partir dos marcadores da imagem, é realizada a parametrização da textura (Figura 3.12). Partindo de um modelo base pré-selecionado (no caso latino, o modelo base é multi-racial), realiza-se uma deformação geométrica da malha para atender as proporções antropométricas dadas pelos marcadores da imagem (Figura 3.13), aplica-se a textura nesse modelo e obtém-se um modelo 3D da pessoa da imagem original (Figura 3.14).
No presente trabalho, não foi implementado o modelador facial. Para a geração dos mo- delos faciais do Passo 2, foi usado o FaceGen Modeler 3.1 [SingularInversions 2010]. Esse softwarepermite gerar modelos faciais 3D a partir de imagens 2D de alta qualidade e garante uma associação ponto a ponto de cada um dos 6.215 vértices entre os modelos, por utilizar uma base topológica comum (Figura 3.15).
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 31
Figura 3.12: Textura paramétrica do modelo.
Figura 3.13: Ajuste do modelo base. a) Modelo base, b) Modelo depois da deformação ge- ométrica.
Figura 3.14: Modelo gerado da pessoa desaparecida.
Passo 3 - Definição das estruturas de dados genômicas (EDG). Para os modelos 3D paternos construídos no passo 2, são definidos os genes e construídas as EDG (Equações 3.1 a 3.4). Cada gene corresponde a uma medida antropométrica facial determinada por landmarks faciais (Figura 3.16).
Nesse estudo são usadas 19 medidas faciais ilustradas na Figura 3.17 e relacionadas na Tabela 3.3.
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 32
Figura 3.15: Janela de trabalho FaceGen Modeller.
Figura 3.16: Landmarks faciais.
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 33
Figura 3.18: Distribuição dos genes nos cromossomos. Tabela 3.3: Medidas antropométricas armazenadas como genes
Gene Descrição
a Curvatura do nariz b Altura da ponta do nariz
c Profundidade da ponta do nariz d Altura do nariz e Largura do nariz f Profundidade da boca g Altura da boca h Largura da boca i Profundidade do queixo j Largura das bochechas
Gene Descrição
k Largura do queixo l Largura do maxilar m Altura das orelhas n Canto interno dos olhos o Canto externo dos olhos p Altura dos olhos
q Altura das sobrancelhas r Ponto medio entre os olhos s Medidas em geral
- -
As diferentes formas de distribuição dos genes nos cromossomos geram resultados variados [Vieira 2007].
Para o presente trabalho, os genes foram distribuídos como ilustra a Figura 3.18. Não foram incluídos genes referentes à cor da pele e à cor dos olhos, já que esses fatores não participam do processo de combinação aleatória do modelo proposto. Também não foi incluso o gene referente ao sexo.
Passo 4 - Geração dos bancos de gametas. Usando as EDG geradas no Passo 3 e real- izando múltiplas simulações do processo de meiose, são gerados dois bancos de gametas: um de espermatozóides originários do pai, e outro de óvulos originários da mãe, concordando com o processo descrito na Seção 3.3.3.
Após as simulações, verifica-se que cada gameta do banco resultante tem características únicas como ilustra a Figura 3.19.
3.4 Simulação do processo de envelhecimento a partir de características herdadas 34
Figura 3.19: Banco de gametas de origem paterna após duas simulações.
Passo 5 - Geração das EDG da descendência. Utilizando os bancos de gametas gerados no Passo 4 e simulando o processo de fecundação, são geradas todas as possíveis fecundações (Seção 3.3.4.), com a finalidade de gerar toda a descendência, (Figura 3.20).
Figura 3.20: Ilustração das 16 possibilidades de fecundação a partir da combinação dos 4 ga- metas masculinos com os 4 femininos após um processo de meiose.
Passo 6 - Seleção do modelo de referência. Comparam-se os modelos da descendência gerados no Passo 5 com o modelo 3D da pessoa desaparecida construído no Passo 2. Dos modelos da prole, é selecionado aquele cujas características geométricas são mais próximas do modelo do Passo 2, (Figura 3.21), e sua EDG é armazenada.
Passo 7 - Geração dos modelos 3D dos pais na idade objetivo. Da mesma forma que o Passo 1, é determinada a idade na qual se quer projetar o modelo da pessoa desaparecida (idade objetivo). Posteriormente, são selecionadas fotografias dos pais com a idade especifi- cada. Como no Passo 2, a partir dessas fotografias são construídos os modelos 3D paternos na idade objetivo, (Figura 3.22).
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Figura 3.21: Seleção do modelo mais próximo.
Figura 3.22: Geração do modelo paterno na idade objetivo e atualização da sua EDG.
Passo 8 - Atualização das EDG dos pais. Para atualizar as EDG dos pais na idade obje- tivo, são usados os modelos 3D paternos construídos no Passo 7 e efetuado o mesmo processo descrito no Passo 3 (Figura 3.22).
Passo 9 - Construção do modelo da pessoa desaparecida na idade objetivo. A partir das EDG paternas atualizadas no Passo 8, é atualizada a EDG do modelo de referência selecionado no Passo 6 refletindo a informação genômica da pessoa desaparecida na idade objetivo. Então, a partir da EDG atualizada, é construído o modelo virtual da pessoa desaparecida na idade objetivo. A partir desse modelo base, é possível gerar novos modelos plausíveis construídos incluindo fatores epigenéticos (Figura 3.23).
3.5 Considerações finais 36
Figura 3.23: a) Modelo da pessoa desaparecida na idade de referência. b) Modelo da pessoa desaparecida na idade objetivo.
3.5
Considerações finais
Neste capítulo, foi apresentada uma técnica para manipular modelos faciais tridimensionais e, em nove passos, simular o processo de envelhecimento. A partir de fotografias, são construí- dos o modelo da pessoa e os modelos paternos do indivíduo. Posteriormente, são identificadas características físicas desses modelos que são armazenadas como genes. Conhecendo a com- binação genética do filho, pode-se atualizar o modelo em diferentes faixas etárias, a partir das atualizações dos modelos paternos.
37
4
Estudos de caso e Análise de
Resultados
4.1
Introdução
Os estudos de casos apresentados neste capítulo simulam o processo descrito no Capítulo 3, por meio do envelhecimento de várias pessoas. Para isso foram utilizados três grupos familiares (pai, mãe e filha) que tinham os conjuntos de fotografias suficientes para completar o processo de simulação incluindo imagens da filha na idade objetivo, com a finalidade de avaliar os resul- tados.
Os resultados foram submetidos a uma avaliação estatística (Apêndice A) com a partici- pação de 25 pessoas selecionadas de forma aleatória.