Background: Flavonoids and phenolic acids are recognized for their diverse therapeutic potential, yet their translation into clinical applications remains limited by varying bioavailability and fragmented characterization across databases. A systematic integrative approach is needed to comprehensively evaluate these compounds’ drug-likeness properties based on computational metrics, molecular interactions, and dietary sources within a unified framework. Methods: We analyzed 954 compounds (715 flavonoids, 239 phenolic acids) by integrating data from PhytoHub, Phenol-Explorer, ChEMBL, and FoodDB databases. Drug-likeness was assessed using established metrics, including QED (Quantitative Estimate of Drug-likeness) and DataWarrior drug-likeness scores. Molecular interaction patterns were characterized through ChEMBL activity data, and food source distributions were systematically mapped across major food groups. Results: Drug-likeness assessment revealed complementary evaluation patterns between QED (mean = 0.48 ± 0.24) and DataWarrior scores (mean = −2.46 ± 4.38), with moderate inter-correlation (r = 0.41), indicating that each metric captures distinct aspects of molecular properties. Isoflavones demonstrated the most favorable drug-likeness profiles (mean QED: 0.62 ± 0.18). Molecular interaction analysis demonstrated significantly higher binding affinities for flavonoids (mean ChEMBL activity score: 7.26 ± 1.09) compared to phenolic acids (6.98 ± 0.94, p = 0.014), with flavonoids targeting a broader range of proteins (67 unique targets vs. 33 for phenolic acids). Food source mapping identified herbs and spices as the richest sources (up to 14,500 mg/kg), followed by fruits (40,490 mg/kg total) and teas (37,101 mg/kg total), with distinct compound distribution patterns across food groups. Conclusions: This integrative cross-database approach provides a comprehensive characterization framework for flavonoids and phenolic acids, combining established drug-likeness metrics, molecular interaction analysis, and dietary source mapping. The methodology establishes a systematic foundation for compound evaluation in drug development and nutritional research.

Introdução. O cenário atual da saúde reprodutiva demanda não apenas orientação, mas decisões fundamentadas em evidências científicas atualizadas, oferecidas em um ambiente de total privacidade. Esta startup acadêmica propõe um modelo P2P (peer-to-peer) inovador que conecta pesquisadores e especialistas diretamente com pessoas que buscam informação qualificada, seja presencialmente ou por meio digital, priorizando sempre a confidencialidade e personalização do atendimento. Com foco na tradução do conhecimento científico em orientação prática e acessível, nossa consultoria estrutura-se em quatro pilares fundamentais: (1) Planejamento Familiar: Encontros privativos com especialistas certificados, garantindo sigilo absoluto nas orientações sobre métodos contraceptivos e opções reprodutivas. (2) Direitos Reprodutivos: Aconselhamento confidencial sobre legislação e políticas públicas, em formato adaptado às preferências do consultante. (3) Tecnologias Reprodutivas: Orientação individualizada sobre procedimentos de reprodução assistida, com flexibilidade de formato (presencial ou digital) conforme a necessidade. (4) Suporte Decisório: Acompanhamento personalizado no processo de tomada de decisões, com encontros adaptados ao perfil e preferência de cada pessoa. A metodologia fundamenta-se na conexão direta entre especialista e consultante, sem intermediários, permitindo encontros presenciais ou digitais conforme a preferência individual. O modelo diferencia-se pela absoluta confidencialidade, personalização do atendimento e fundamentação científica atualizada. Os resultados esperados incluem: aumento de 80% na confiança para discussão de temas sensíveis, incremento de 70% na satisfação com a privacidade do serviço e ampliação do acesso a orientação especializada baseada em evidências científicas. Inovação Tecnológica e Segurança Digital: Nossa plataforma incorpora tecnologias de ponta em criptografia e blockchain para garantir a máxima segurança das informações compartilhadas. Utilizamos um sistema proprietário de autenticação em duas etapas e salas virtuais criptografadas ponto a ponto, assegurando que cada consulta, seja presencial ou digital, mantenha os mais altos padrões de privacidade. A integração de inteligência artificial auxilia na personalização do atendimento, permitindo um matching mais preciso entre especialistas e usuários, considerando não apenas a área de expertise, mas também perfis de comunicação e abordagem.

A infertilidade é um problema de saúde pública que afeta milhões de pessoas globalmente, com uma prevalência estimada em 17,5% da população adulta. Com os avanços na medicina reprodutiva, diversas técnicas de tratamento da infertilidade, como a fertilização in vitro (FIV) e a inseminação artificial, têm sido amplamente utilizadas para auxiliar casais na concepção. No entanto, a eficácia desses tratamentos e sua influência sobre as taxas de crescimento populacional variam significativamente entre diferentes regiões do mundo. O presente estudo busca analisar, sob uma perspectiva bioestatística, como as tendências globais e regionais no tratamento da infertilidade impactam as mudanças nas taxas de crescimento populacional. Este estudo tem como objetivo principal investigar a relação entre os tratamentos de infertilidade e as variações nas taxas de crescimento populacional em diferentes regiões. Especificamente, busca-se avaliar a eficácia dos tratamentos de infertilidade e sua distribuição geográfica, comparar as taxas de sucesso dos tratamentos em diferentes países, identificar possíveis correlações entre o acesso ao tratamento e as mudanças na taxa de fertilidade total (TFT) e propor modelos bioestatísticos para prever impactos futuros no crescimento populacional. A pesquisa foi conduzida com base em dados secundários obtidos de instituições como a Organização Mundial da Saúde (OMS), base de dados dos órgãos regulatórios dos países, como Anvisa e FDA e centros de pesquisa em reprodução assistida. Os seguintes métodos estatísticos foram utilizados análise de regressão para correlacionar a taxa de sucesso dos tratamentos com a taxa de fertilidade total, modelos de séries temporais para avaliar as tendências de crescimento populacional, tabelas de sobrevivência para estimar o tempo médio até a concepção com tratamento e modelo de coorte-componente para prever os impactos dos tratamentos na dinâmica populacional. Os dados foram estratificados por região, levando em conta fatores socioeconômicos, acesso a tratamentos e políticas públicas relacionadas à reprodução assistida. Os resultados indicam que o impacto dos tratamentos de infertilidade nas taxas de crescimento populacional varia conforme a região, na América do Norte e Europa o acesso amplo a tratamentos de reprodução assistida levou a um leve aumento nas taxas de fertilidade que giram em torno de 1,6 filhos por mulher, mas ainda insuficiente para atingir a taxa de reposição populacional de 2,1 filhos por mulher. Na América Latina embora o acesso aos tratamentos tenha crescido, barreiras econômicas e culturais ainda limitam sua adoção em larga escala e a média de filhos por mulher está em 1,7. Os avanços nos tratamentos de infertilidade desempenham um papel relevante no aumento das taxas de fertilidade em algumas regiões, mas sua contribuição para o crescimento populacional ainda é modesta devido a restrições econômicas e políticas. A bioestatística permite prever tendências futuras e orientar políticas públicas que ampliem o acesso aos tratamentos. Estratégias como subsídios para reprodução assistida e campanhas de conscientização sobre infertilidade podem contribuir para mitigar os impactos do declínio populacional em regiões de baixa fertilidade.