Framework para classificação das mutações de vírus HIV - Ozahata, Mina Cintho (2014)
Um grande número de medicamentos utilizados no tratamento contra o HIV agem procurando inibir a ação das proteínas transcriptase reversa e protease. Mutações existentes nas sequências dessas proteínas podem estar relacionadas à resistência aos medicamentos e podem prejudicar o desempenho de um tratamento. O estudo do genótipo dos vírus pode ajudar na tomada de escolhas específicas em tratamentos para cada indivíduo, tornando maiores a chance de sucesso. Com a maior acessibilidade a exames de genotipagem, uma grande quantidade de sequências do vírus está disponível, contendo um grande volume de informação. Padrões de ocorrência de mutações são exemplos de informações contidas nessas sequências e são importantes por estarem relacionados à resistência aos medicamentos. Um dos caminhos que pode ser capaz de nos levar ao entendimento desses padrões de mutações é a aplicação de técnicas de agrupamento e biclustering. Essas técnicas visam a geração de grupos ou biclusters que possuam dados com propriedades em comum. São empregadas em casos em que não há grande quantidade de informação prévia e existem poucas hipóteses sobre os dados. Assim, pode-se encontrar os padrões de mutações que ocorrem nessas sequências e tentar relacioná-los com a resistência aos medicamentos, utilizando métodos de agrupamento e bicluster em sequências de protease e transcriptase reversa. Existem alguns sistemas que tentam predizer a resistência ou susceptibilidade das sequências, porém, devido à grande complexidade dessa relação, ainda é necessário esclarecer o vínculo entre combinações de mutações e níveis de resistência fenotípica. Desta forma, a principal contribuição deste trabalho é o desenvolvimento de um framework baseado na aplicação dos algoritmos KMédias e Bimax às sequências de transcriptase reversa e protease de pacientes infectados com HIV, em uma codificação binária. O presente trabalho também introduz uma representação visual dos grupos e biclusters baseada em dados de microarranjos para casos em que se tem grandes volumes de dados, de forma a facilitar a visualização da informação extraída e a caracterização dos grupos e biclusters no domínio da doença.