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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