Mineração de dados de anemia falciforme e priapismo - Ozahata, Mina Cintho (2019)
O avanço de novas tecnologias tem conduzido à geração de grandes volumes de dados biológicos, provenientes, por exemplo, de sequenciamento de genomas, expressão de genes e proteínas, estrutura de proteínas e RNAs, análise de imagens, formulários eletrônicos e exames médicos. Com o intuito de transformar esses volumosos conjuntos de dados brutos em informação e conhecimento que sejam compreensíveis e interpretáveis, técnicas de mineração de dados têm sido aplicadas no estudos de diversos processos biológicos, como a predição de genes, funções de genes, fenótipos, módulos regulatórios, estrutura de proteínas, função de proteínas e descoberta de interações moleculares. Cada conjunto de dados tem suas particularidades, demandando o emprego de distintas metodologias de análises e algoritmos de reconhecimento de padrões, como Florestas Aleatórias, Redes Neurais, Deep Learning, Modelo Oculto de Markov, Máquina de Vetores de Suporte, K-médias e Análise de Componentes Principais. A escolha do algoritmo a ser utilizado é influenciada por fatores como o tipo dos dados, a forma como são gerados, sua natureza, suas características e o objetivo do estudo. Assim, este trabalho teve como objetivo explorar técnicas de reconhecimento de padrões e estatística aplicadas a um conjunto de dados biológicos envolvendo pacientes com anemia falciforme, para extração de informação e conhecimento sobre os processos, fenômenos e sistemas biológicos envolvidos na doença. Foram realizadas análises de um conjunto de dados diverso, proveniente de registros clínicos, entrevistas com pacientes, exames clínicos e sequenciamento de polimorfismos de nucleotídeo único. Os dados demandam diferentes abordagens de análises, exploração e revelação da estrutura de dados intrínseca. Em uma análise inicial, foram aplicados algoritmos de reconhecimento de padrões a dados clínicos de pacientes com anemia falciforme, com o objetivo de obter grupos contendo pacientes similares. Os algoritmos PCAMix, PAM e TwoStep clustering foram capazes de gerar grupos homogêneos de pacientes, sendo que estes grupos apresentam distintas características clínicas e diferentes níveis de gravidade da doença quando comparados entre si. Os resultados indicam que características como idade, níveis de bilirrubina, histórico de transfusões, dor aguda da anemia falciforme, síndrome torácica aguda, acidente vascular cerebral, infarto cerebral silencioso, ataque isquêmico transitório, úlcera de pernas, moyamoya, ferritina, contagem de reti- culócitos, retinopatias, ataques epiléticos e hemossiderose transfusional são importantes para a definição de grupos homogêneos de pacientes, que apresentem distintos níveis de gravidade de anemia falciforme quando comparados entre si. Adicionalmente à análise de agrupamento, o conjunto de pacientes com histórico de priapismo, uma das complicações da anemia falciforme, foi estudado. O objetivo desta análise foi caracterizar clinicamente os pacientes com histórico de priapismo, e investigar fatores genéticos que alterassem o risco da doença. Observou-se que o priapismo ocorreu mais frequentemente em pacientes com genótipo HbSS, estando associado a idades mais avançadas e à ocorrência de hipertensão pulmonar e necrose avascular. Dois novos SNPs foram associados à ocorrência de priapismo, bem como houve indicativo de replicação da associação do gene TGFBR3 ao risco da doença.