Desenvolvimento e validação de um score de desregulação das vias de reparo de DNA na predição do prognóstico em diferentes tipos de câncer (2023)
- Authors:
- Autor USP: RESTREPO, JEFFERSSON LEANDRO JIMENEZ - FCF
- Unidade: FCF
- Sigla do Departamento: FBF
- DOI: 10.11606/T.9.2023.tde-01112023-144151
- Subjects: RNA; EXPRESSÃO GÊNICA; SOBREVIDA; NEOPLASIAS
- Keywords: Cancer; Câncer; Expressão gênica; Gene expression; Machine learning; Machine learning; RNA-seq; RNA-seq; Sobrevida; Survival
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: As técnicas de aprendizado de máquina têm se destacado na identificação de padrões em dados de RNA-seq, particularmente no reconhecimento de padrões de expressão gênica associados à sobrevivência em casos de câncer. No entanto, um desafio persistente é a validação destes padrões em novos conjuntos de amostras, visto que a acurácia frequentemente diminui. A razão primária para tal é que muitos desses modelos se baseiam em estruturas matemáticas, sem um embasamento biológico. Para contornar esta limitação, focamos em processos biológicos naturalmente associados com a sobrevida dos pacientes com câncer. Estudos recentes apontam para uma associação entre genes de reparo de DNA e a sobrevivência global em vários tipos de câncer. Com base nisso, nosso trabalho inicial visou criar e validar um score que levasse em conta a expressão destes genes em 32 coortes de pacientes com tumores primários do banco de dados TCGA. Em consequência, a estratégia simples de conformação de 7 scores de desregulação, composto com 10 genes de reparo ao DNA mostrou uma associação com a sobrevida em 31 coortes diferentes, englobando mais de 10,000 pacientes. Além disso, foi possível validar um destes score em dados scRNA-seq de células tumorais de amostras de pacientes com câncer de ovário. Os modelos de aprendizado de máquina na análise de sobrevivência mostraram-se bem ajustados aos conjuntos dados de expressão onde foram gerados. Identificamos nos dois algoritmos surv.blackboost e surv.ranger, junto ao método de composição, as melhores estratégias para a análise de sobrevivência. Em síntese, os scores de desregulação utilizando genes envolvidos nos mecanismos de reparo ao DNA estão associados com a sobrevida global em diferentes tipos de câncer enquanto os métodos de aprendizados tem um overfitting ao conjunto de genes analisados
- Imprenta:
- Data da defesa: 05.07.2023
- Este periódico é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
RESTREPO, Jeffersson Leandro Jimenez. Desenvolvimento e validação de um score de desregulação das vias de reparo de DNA na predição do prognóstico em diferentes tipos de câncer. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-01112023-144151/. Acesso em: 05 jun. 2024. -
APA
Restrepo, J. L. J. (2023). Desenvolvimento e validação de um score de desregulação das vias de reparo de DNA na predição do prognóstico em diferentes tipos de câncer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-01112023-144151/ -
NLM
Restrepo JLJ. Desenvolvimento e validação de um score de desregulação das vias de reparo de DNA na predição do prognóstico em diferentes tipos de câncer [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-01112023-144151/ -
Vancouver
Restrepo JLJ. Desenvolvimento e validação de um score de desregulação das vias de reparo de DNA na predição do prognóstico em diferentes tipos de câncer [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-01112023-144151/ - Elevated glucose levels favor SARS-CoV-2 infection and monocyte response through a HIF-1a/Glycolysis-dependent axis
- Acid pH increases SARS-CoV-2 infection and the risk of death by COVID-19
- PD-1/PD-L1 inhibition enhances chemotherapy induced neuropathic pain by suppressing neuroimmune antinociceptive signaling
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.9.2023.tde-01112023-144151 (Fonte: oaDOI API)
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