Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.018

Aluno: George de Vasconcelos Carvalho Neto
Orientador:  Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio
Co-orientador: Prof. André Câmara Alves do Nascimento (UFRPE)
Título: Mineração de subgrupos aplicada a dados de metilação de pacientes 
com câncer de mama
Data: 25/03/2022
Hora/Local: 9. – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Danyelly Bruneska Gondim Martins (UFPE / Departamento de Bioquímica)
Prof. Marcelo Rodrigo Portela Ferreira (UFPB / Departamento de Estatística)

RESUMO:

O câncer de mama é um dos tipos de câncer mais prevalentes em mulheres, com 
uma ênfase crescente na pesquisa relacionada ao câncer, muitos trabalhos 
foram realizados para classificar o diagnóstico, a sobrevivência ou a 
recorrência desse tipo de câncer. Como um dos biomarcadores epigenéticos 
mais descritos em cânceres humanos, a metilação do DNA desempenha um papel 
essencial na regulação da expressão gênica e tem sido implicada no 
prognóstico e na terapêutica de muitos cânceres. Nesse estudo exploramos os 
perfis de metilação de DNA capturando grupos heterogêneos de pacientes com 
câncer de mama para melhorar o prognóstico desses pacientes no nível 
epigenético. Perfis de metilação do DNA de um estudo caso-controle com 235 
indivíduos com câncer de mama e 424 indivíduos normais saudáveis foram 
obtidos do banco de dados Gene Expression Omnibus (GEO). Os marcadores 
diferencialmente metilados foram identificados por teste T moderado. Novas 
características foram adicionadas aos dados usando ferramentas de predição 
de idade biológica, tipos celular e condição de fumante. Subgrupos de 
pacientes foram encontrados usando as ferramentas de mineração de subgrupos 
Beam search e SSDP+. Um total de 20 subgrupos foram selecionados, sendo 10 
subgrupos encontrados pelo Beam search e 10 pelo SSDP+. Onde o algoritmo 
Beam search encontrou subgrupos com mais elementos e alto grau de 
redundância englobando diferentes genes relacionados previamente ao câncer 
de mama, enquanto o SSDP+ encontrou subgrupos com menos elementos e alto 
grau de diversidade, mas que por englobar menos regiões não tiveram genes 
previamente relacionados a câncer de mama. Nosso estudo identificou 
múltiplos painéis de metilação de DNA associados a grupos específicos de 
pacientes com câncer de mama que podem, se validados clinicamente, ser 
úteis para a previsão do risco de câncer de mama no futuro.

Palavras-chave: Câncer de mama, metilação de DNA, sangue periférico, 
mineração de subgrupos, painel de risco.

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