Construção de modelo preditivo de imunogenicidade de neoepítopos: aplicação de métodos de aprendizado estatístico no desenvolvimento de imunoterápicos contra o câncer
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Jessica Quintanilha Kubrusly
Luiz Carlos Júnior Alcântara
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.
Abstract
Assunto
Estatística, Câncer, Imunoterapia, Aprendizado Estatístico, Aprendizado do computador
Palavras-chave
câncer, imunoterapia, aprendizado estatístico, aprendizado de máquinas, epítopo
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