Previsores para a eficiência da quimioterapia neoadjuvante no câncer de mama

AUTOR(ES)

Euler Guimarães Horta

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O câncer de mama é atualmente o segundo tipo de câncer mais freqüente no mundo, ficando atrás apenas do câncer de pulmão, e é o mais freqüente entre as mulheres. O tratamento consiste em quimioterapia pré-operatória, cirurgia e quimioterapia pós-operatória sendo muito doloroso e com grandes efeitos psicológicos na mulher. No caso de câncer operável, a quimioterapia pré-operatória tem como objetivo reduzir o tamanho do tumor ou mesmo eliminá-lo, porém esse tratamento funciona em poucos casos, sendo que a grande maioria dos pacientes não tem grande redução do tumor. Desta forma a grande maioria dos pacientes que se submetem a este tipo de tratamento passam por esse sofrimento de forma desnecessária, uma vez que o tumor poderia ser retirado sem o uso dessa quimioterapia. Desta forma faz-se necessário saber se a paciente será sensível à quimioterapia ou não, para que o médico possa escolher o melhor tratamento. Essa previsão de sensibilidade ao tratamento feita através de características clínicas geralmente não dá bons resultados. Com o surgimento nos últimos anos da possibilidade de medir a expressão dos genes surge a esperança de utilizar essa informação genômica para tentar descobrir se características genéticas das pacientes podem estar relacionadas ao funcionamento ou não do tratamento. Neste trabalho é proposta uma nova maneira de selecionar os genes que são mais informativos quanto à sensibilidade ou não da paciente à quimioterapia pré-operatória e são propostos classificadores que tentarão prever se os pacientes terão resposta patológica completa ao tratamento ou não. A metodologia aqui utilizada foi comparada com dois importantes trabalhos da literatura e mostrou ter melhores resultados, tanto para a previsão da eficácia da quimioterapia pré-operatória, quanto para o número de genes utilizados na classificação, que foi quase três vezes menor. As principais características da abordagem utilizada para a seleção dos genes são o uso da técnica Volcano Plot para a seleção de um primeiro conjunto significativo de genes, o uso da AAC (area above the ROC) através do classificador naïve Bayes que conseguiu refinar a seleção de genes e por fim o uso do método LASSO para treinamento multiobjetivo de redes neurais para um último refinamento da seleção de sondas. Utilizando essas três técnicas foi possível selecionar dois conjuntos de genes, um com 18 sondas e outro com 11 sondas (contido no primeiro), sendo que o primeiro fornece uma classificação melhor que a proposta na literatura e a segunda consegue aproximadamente a mesma performance que a literatura, porém com quase um terço dos dados utilizados

ASSUNTO(S)

engenharia elétrica teses.

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