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http://hdl.handle.net/1843/58131| Tipo: | Monografia (especialização) |
| Título: | Construção de modelo preditivo de imunogenicidade de neoepítopos: aplicação de métodos de aprendizado estatístico no desenvolvimento de imunoterápicos contra o câncer |
| Autor(es): | Maria Gabriela Reis Carvalho |
| Primeiro Orientador: | Rafael Santos Erbisti |
| Primeiro membro da banca : | Jessica Quintanilha Kubrusly |
| Segundo membro da banca: | Luiz Carlos Júnior Alcântara |
| Resumo: | Este trabalho tem como objetivo principal contribuir com o desenvolvimento de novos imunoterápicos contra o câncer por meio do desenvolvimento e avaliação de modelos preditivos da capacidade de epítopos tumorais conduzirem à resposta imune efetiva. Um conjunto de 5.913 propriedades físico-químicas, estruturais e evolucionárias de sequências primárias de aminoácidos, consideradas potenciais preditoras da ativação das células TCD8+ foram empregadas na construção dos modelos. Modelos de regressão logística com penalização Lasso e Group-Lasso foram utilizadas para a seleção de um subconjunto ótimo de variáveis e os métodos de aprendizado estatístico XGBoost, Florestas Aleatórias (RF) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) foram empregados para a classificação. Para o treinamento dos modelos, foi empregada a abordagem bootstrap com 1.000 amostras e, como métrica de desempenho, foram utilizados a Área Sob a Curva ROC (AUC), Sensibilidade e Especificidade. A análise dos modelos gerados permitiu verificar que, dentre os métodos de seleção de variáveis, o Group-Lasso foi aquele que apresentou melhor desempenho (AUC=0,6958). Dentre os modelos construídos com os diferentes métodos, a partir das variáveis selecionadas, aquele gerado com SVM apresentou um valor de AUC, igual a 0,8286, e Sensibilidade igual a 0,9078, tendo, portanto, um desempenho superior ao de modelos até então descritos na literatura. |
| Assunto: | Estatística Câncer Imunoterapia Aprendizado Estatístico Aprendizado do computador |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
| Curso: | Curso de Especialização em Estatística |
| Tipo de Acesso: | Acesso Restrito |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/58131 |
| Data do documento: | 16-Mai-2023 |
| Término do Embargo: | 16-Mai-2025 |
| Aparece nas coleções: | Especialização em Estatística |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Final_monografia_MGRC.pdf Até 2025-05-16 | CONSTRUÇÃO DE MODELO PREDITIVO DE IMUNOGENICIDADE DE NEOEPÍTOPOS: aplicação de métodos de aprendizado estatístico no desenvolvimento de imunoterápicos contra o câncer | 1.46 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Solictar uma cópia |
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