O professor do Centro de Informática (CIn) da UFPE, Ivan Gesteira Costa, teve artigo premiado como Melhor Paper no IV Simpósio Brasileiro de Bioinformática realizado em Porto Alegre. O professor do CIn faz parte do grupo de Biologia In Silico do Centro. O projeto premiado aborda o tema do uso de informação genética de pacientes para realizar o diagnóstico do tipo de câncer, uma área de pesquisa chamada medicina personalizada. No artigo, é proposto métodos para indicar a complexidade do diagnóstico de câncer em uma determinada base de dados, permitindo assim indicar aos clínicos a viabilidade de seu uso no diagnóstico médico. O trabalho teve como co-autores Ana Lorena e Liciana Peres da Universidade Federal do ABC e Marcilio C. P. de Souto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). A publicação pode ser encontrada no endereço:
Sobre o grupo de pesquisa – O grupo de Biologia In Silico do CIn-UFPE já desenvolveu diversos trabalhos nessa área como: tecnologias para medir a expressão gênica de todo no genoma de uma célula . Em outras palavras, os diagnósticos de doenças de caráter genético podem ser baseados em informações de nível molecular de cada um dos pacientes, o que melhora a precisão dos diagnósticos em relação aos métodos clássicos de medicina. Neste contexto, métodos computacionais baseados em aprendizado de máquina têm sido aplicados com sucesso para a realização de diagnósticos de doenças ou para indicar qual tratamento é mais indicado para um determinado paciente. Além do mais, em alguns estudos de câncer a aplicação de métodos de agrupamento leva a descoberta de subtipos de câncer ainda desconhecidos. Ele, também, tem desenvolvido em conjunto com vários colaboradores pesquisas na aplicação de métodos de aprendizagem de máquina para problemas de medicina personalizada.
Em um artigo recentemente apresentado na mais renomada conferência da área de biologia computacional na Suécia (http://www.iscb.org/ismbeccb2009/papers.php), foi descrito uma metodologia para indicar se pacientes de Múltipla Esclerose estão respondendo a um determinado tratamento médico. A metodologia permitiu não só a melhoria da precisão na escolha do tratamento, como indicou à presença de subgrupos de pacientes que apresentavam boa resposta a droga. Tais trabalhos são apenas alguns exemplos de como métodos de biologia computacional podem ser aplicados no dia a dias de hospitais.
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