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MsC. Fábio Malta de Sá Patroni |
Doutorado Início: 03/2020
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| As Malignidades Mieloides são doenças clonais das células tronco hematopoiéticas ou progenitoras. Dentre os cinco tipos principais estão a Leucemia Mielóide Aguda (LMA), e a Síndrome Mielodisplásica (SMD). As Leucemias são um dos tipos de câncer mais comuns no Brasil. No ano de 2018, elas corresponderam a aproximadamente 3% dos casos novos de câncer. As SMDs são hoje consideradas a classe mais comum de síndromes adquiridas de falência medular em adultos, além de serem consideradas a neoplasia hematológica mais prevalente. Há um risco de se transformar em LMA em cerca de 1 a cada 3 pacientes. A Leucemia Mieloide Aguda é uma doença potencialmente fatal, comum em crianças e adultos, que pode levar ? morte se não for tratada. Já a SMD ocorre predominantemente em pacientes homens mais velhos, com idade média no diagnóstico de aproximadamente 70 anos. Este projeto prop?e um método para a classificação automatizada de LMA e de SMD em seus subtipos utilizando uma Rede Neural Artificial. Ser?o desenvolvidos dois modelos, os quais ser?o treinados com diversos parâmetros clínicos para predizer resultados precisos de classificação. Os modelos ser?o escritos utilizando a linguagem de programação Python, empregando entre outras bibliotecas o Tensorflow. Os dados de entrada para treinar e testar os modelos ser?o oriundos de tr?s dos bancos de dados públicos mais importantes: o GDC Data Portal, o GDC Legacy Archive e o NCBI GEO. A validação dos modelos será realizada com os dados de pacientes do Hemocentro da UNICAMP. O processo de classificação será levado a um passo adiante no campo da pesquisa. A abordagem aqui proposta poderá ser utilizada como uma ferramenta para auxiliar patologistas. | ||
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Linha de pesquisa Desenvolvimento de novas ferramentas de análise de dados de NGS | |
