AnÃlise das SÃries Temporais de Parasitemia de Pacientes com MalÃria Usando a TÃcnica de Agrupamento Super-ParamagnÃtico

AUTOR(ES)

Priscila Caroline Albuquerque da Silva

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Apesar de todos os esforÃos das Ãltimas dÃcadas para desenvolver melhores estratÃgias de controle e vigilÃncia, a malaria à uma das doenÃas infecciosas mais fatais matando mundialmente em mÃdia dois indivÃduos por minuto. A malÃria à causada por 4 diferentes espÃcies do protozoÃrio plasmÃdio dos quais o mais nocivo e letal à o Plasmodium falciparum. As drogas antimalÃricas desenvolvidas atà o momento para controlar a populaÃÃo do mosquito ou a proliferaÃÃo do parasita e sintomas da malÃria mostram eficiÃncia limitada devido à habilidade de ambos, mosquito e parasita, desenvolverem resistÃncia Ãs drogas. Para melhorar a vigilÃncia e controle da malÃria à importante compreender a dinÃmica de interaÃÃo entre o parasita e o hospedeiro humano e porque os indivÃduos infectados que vivem em Ãreas endÃmicas nÃo desenvolvem imunidade contra o parasita apÃs mÃltiplas exposiÃÃes. Nesta tese nÃs estudamos alguns aspectos do ciclo sanguÃneo da malÃria em hospedeiros humanos agrupando diferentes comportamentos das series temporais de parasitemia (contagem diÃria de parasitas) de pacientes com malÃria obtidos a partir de um estudo de cohorts realizado nos EUA na dÃcada de 50. Na verdade estes pacientes eram pacientes neurosifilÃticos que foram submetidos a malarioterapia para serem curados. Os 193 pacientes que foram tratados com diferentes drogas antimalÃricas atravÃs de diferentes protocolos foram analisados separadamente dos 79 pacientes que nÃo foram submetidos a qualquer tratamento. Neste trabalho, nÃs reportamos em detalhes a anÃlise dos pacientes que foram tratados e descrevemos brevemente os resultados dos nÃo-tratados. Como as sÃries temporais possuem comprimentos diferentes, para realizar nossa anÃlise nÃs precisamos reduzir o espaÃo de parÃmetros das mesmas. Para isto usamos dois conjuntos de parÃmetros (9 e 14) para descrever as principais caracterÃsticas das sÃries temporais destes pacientes. Usando a tÃcnica de agrupamento nÃo supervisionado [1] baseado em um modelo fÃsico, nÂos buscamos por comportamentos similares nos dois grupos (pacientes nÃo-tratados e tratados). A tÃcnica de agrupamento superparamagnÃtico (SPC) consiste no mapeamento do conjunto de pacientes (pontos no espaÃo de parÃmetros D- dimensional), a serem agrupados de acordo com suas similaridades, no estudo da transiÃÃo de primeira ordem de um modelo de Potts inomogÃneo de q estados (q ≥ 10). A interaÃÃo entre quaisquer dois spins de Potts depende da distÃncia no espaÃo de parÃmetros entre os pacientes correspondentes (objetos). AtravÃs do estudo das transiÃÃes de fase deste modelo usando mÃtodos de Monte Carlo, nÃs obtemos a curva de susceptibilidade magnÃtica e localizamos as temperaturas de transiÃÃo do modelo. NÃs prosseguimos nossa anÃlise identificando todos os grupos estÃveis (de pacientes) que sÃo formados na regiÃo das fases ferromagnÃtica e superparamagnÃtica. A separaÃÃo em grupos resultante reflete as similaridades dos pacientes com respeito ao espaÃo de parÃmetros escolhido. Desta forma, nÃs completamos nossa anÃlise procurando por similaridades entre os elementos de todos os grupos obtidos, com respeito a outras informaÃÃes disponÃveis sobre estes pacientes: cepa do plasmÃdio, rota de inoculaÃÃo do parasita, protocolos de drogas, etc. Os 193 pacientes tratados foram agrupados de acordo com o tipo de resposta aos diferentes protocolos e combinaÃÃes de drogas. A separaÃÃo tambÃm foi sensÃvel ao nÃmero de protocolos que eles foram submetidos, bem como cepas e rotas de inoculaÃÃo. Os 79 pacientes nÃo-tratados foram agrupados de acordo com suas principais caracterÃsticas das series temporais, embora em alguns casos a separaÃÃo tenha sido sensÃvel tambÃm à cepa do parasita e rota de inoculaÃÃo. O fato dos resultados da Ãltima anÃlise trazerem menos informaÃÃo que a anÃlise dos pacientes tratados indica que ou o nÃmero de amostras à pequena para tal anÃlise ou que diferentes padrÃes observados sÃo caracterÃsticos do mesmo plasmÃdio e que nÃo existe correlaÃÃo entre os padrÃes das sÃries temporais de parasitemia e outras caracterÃsticas extrÃnsecas dos pacientes disponÃveis (cepa, rota de inoculaÃÃo, etc.). O grande impacto do nosso trabalho vem do estudo dos pacientes tratados. O fato dos diferentes grupos agregam pacientes sujeitos a diferentes protocolos e drogas que exibem o mesmo tipo de resposta (de acordo com critÃrios da OMS) indica que o SPC à uma tÃcnica nÃo-supervisionada apropriada para ser usada neste tipo de anÃlise. Deste modo ela pode ser muito Ãtil para analisar sÃries de parasitemia coletada de outros estudos com cohorts em desenvolvimento, desenhados para se obter mais informaÃÃes sobre a interaÃÃo parasita-hospedeiro. Como a maioria das aplicaÃÃes desta tÃcnica de agrupamento foram focadas na anÃlise de expressÃo gÃnica, o presente trabalho mostra tambÃm que o SPC pode ser aplicado no estudo de sÃries temporais.

ASSUNTO(S)

antimalarial drugs phases transitions data clustering technique mÃtodo monte carlo parasitemia time series monte carlo method respostas a tratamento antimalÃrico fisica malaria tÃcnica de agrupamento superparamagnÃtico modelo de potts superparamagnetic clustering technique. malÃria drogas antimalÃricas responses to antimalarial treatment tÃcnica de agrupamento de dados sÃries temporais de parasitemia potts model transiÃÃes de fases

Documentos Relacionados

• Sistema para agrupamento de dados baseado no comportamento superparamagnÃtico do modelo de Potts
• Um estudo de eficiÃncia de mercado usando sÃries temporais com diferenciaÃÃo fracionÃria: o caso de commodities agrÃcolas
• Sistema para segmentaÃÃo de imagens por agrupamento hierÃrquico baseado no comportamento superparamagnÃtico do modelo de Potts
• Modelo de sÃries temporais para a previsÃo da arrecadaÃÃo tributÃria federal
• PrevisÃo de sÃries temporais usando modelos de composiÃÃo de especialistas locais.