Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23384
Resumo: A leptospirose é uma doença febril aguda, negligenciada, que atinge populações de diversas regiões tropicais do planeta. São aproximadamente 1 milhão de casos anuais de leptospirose no mundo, sendo que 5-15% destes casos podem desenvolver a forma grave, alcançando quase 60.000 óbitos. As principais causas que levam a óbito os indivíduos doentes por leptospirose com as mesmas características clínicas dos sobreviventes ainda não foram identificadas. No entanto, estudos recentes indicam que a resposta imunológica difere entre indivíduos sobreviventes e mortos. A técnica de microarranjos em amostras de pacientes hospitalizados com desfechos de cura e óbito tem sido utilizada com a finalidade de identificar possíveis associações dos genes ao desfecho clínico. Isso demanda tempo por parte dos especialistas para analisarem a expressão gênica. Adicionalmente, os riscos de erro humano na análise empregada estimulam ainda mais a adoção de técnicas computadorizadas para o auxílio destas atividades. Neste sentido, o presente trabalho propôs o desenvolvimento de modelos de predição baseado em dados clínicos e epidemiológicos para auxiliar no diagnóstico da leptospirose. Uma metodologia para análise do conjunto completo de expressão gênica foi proposta com o intuito de predizer o desfecho clínico. Os resultados obtidos foram avaliados como relevantes por especialistas e podem contribuir para o desenvolvimento de novas abordagens terapêuticas para o tratamento de casos graves da leptospirose. Assim, os modelos resultantes deste trabalho podem auxiliar os profissionais de saúde na rotina diária do hospital, especialmente em áreas endêmicas de leptospirose, acelerando o tratamento e minimizando a exacerbação e mortalidade da doença.
id UFBA-2_a7196b54c873b852129d2667d4749769
oai_identifier_str oai:repositorio.ufba.br:ri/23384
network_acronym_str UFBA-2
network_name_str Repositório Institucional da UFBA
repository_id_str 1932
spelling Nery Júnior, Nivison Ruy RochaClaro, Daniela BarreiroClaro, Daniela BarreiroMarques, Fátima de Lourdes Santos NunesRios, Tatiane NogueiraC Lindow, Janet2017-06-29T11:25:47Z2017-06-29T11:25:47Z2017-06-292017-05-09http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23384A leptospirose é uma doença febril aguda, negligenciada, que atinge populações de diversas regiões tropicais do planeta. São aproximadamente 1 milhão de casos anuais de leptospirose no mundo, sendo que 5-15% destes casos podem desenvolver a forma grave, alcançando quase 60.000 óbitos. As principais causas que levam a óbito os indivíduos doentes por leptospirose com as mesmas características clínicas dos sobreviventes ainda não foram identificadas. No entanto, estudos recentes indicam que a resposta imunológica difere entre indivíduos sobreviventes e mortos. A técnica de microarranjos em amostras de pacientes hospitalizados com desfechos de cura e óbito tem sido utilizada com a finalidade de identificar possíveis associações dos genes ao desfecho clínico. Isso demanda tempo por parte dos especialistas para analisarem a expressão gênica. Adicionalmente, os riscos de erro humano na análise empregada estimulam ainda mais a adoção de técnicas computadorizadas para o auxílio destas atividades. Neste sentido, o presente trabalho propôs o desenvolvimento de modelos de predição baseado em dados clínicos e epidemiológicos para auxiliar no diagnóstico da leptospirose. Uma metodologia para análise do conjunto completo de expressão gênica foi proposta com o intuito de predizer o desfecho clínico. Os resultados obtidos foram avaliados como relevantes por especialistas e podem contribuir para o desenvolvimento de novas abordagens terapêuticas para o tratamento de casos graves da leptospirose. Assim, os modelos resultantes deste trabalho podem auxiliar os profissionais de saúde na rotina diária do hospital, especialmente em áreas endêmicas de leptospirose, acelerando o tratamento e minimizando a exacerbação e mortalidade da doença.Submitted by Mayara Nascimento (mayara.nascimento@ufba.br) on 2017-06-22T10:24:10Z No. of bitstreams: 1 2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf: 11864411 bytes, checksum: a479ab92d8893463bed31d083c4e01f4 (MD5)Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T11:25:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf: 11864411 bytes, checksum: a479ab92d8893463bed31d083c4e01f4 (MD5)Made available in DSpace on 2017-06-29T11:25:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf: 11864411 bytes, checksum: a479ab92d8893463bed31d083c4e01f4 (MD5)Engenharia de Software ExperimentalLeptospiroseClassificaçãoExpressão gênica humanaPredição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisInstituto de Matemática. Departamento de Ciência da ComputaçãoMestrado em Ciência da ComputaçãoUFBABrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINAL2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdfapplication/pdf11864411https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/1/2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdfa479ab92d8893463bed31d083c4e01f4MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1345https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/2/license.txtff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0MD52TEXT2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf.txt2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf.txtExtracted texttext/plain181694https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/3/2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf.txt817e35f8934669b5749224fe6d3c6819MD53ri/233842022-03-10 14:11:11.064oai:repositorio.ufba.br:ri/23384VGVybW8gZGUgTGljZW7vv71hLCBu77+9byBleGNsdXNpdm8sIHBhcmEgbyBkZXDvv71zaXRvIG5vIFJlcG9zaXTvv71yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkYSBVRkJBLgoKIFBlbG8gcHJvY2Vzc28gZGUgc3VibWlzc++/vW8gZGUgZG9jdW1lbnRvcywgbyBhdXRvciBvdSBzZXUgcmVwcmVzZW50YW50ZSBsZWdhbCwgYW8gYWNlaXRhciAKZXNzZSB0ZXJtbyBkZSBsaWNlbu+/vWEsIGNvbmNlZGUgYW8gUmVwb3NpdO+/vXJpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRhIEJhaGlhIApvIGRpcmVpdG8gZGUgbWFudGVyIHVtYSBj77+9cGlhIGVtIHNldSByZXBvc2l077+9cmlvIGNvbSBhIGZpbmFsaWRhZGUsIHByaW1laXJhLCBkZSBwcmVzZXJ2Ye+/ve+/vW8uIApFc3NlcyB0ZXJtb3MsIG7vv71vIGV4Y2x1c2l2b3MsIG1hbnTvv71tIG9zIGRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yL2NvcHlyaWdodCwgbWFzIGVudGVuZGUgbyBkb2N1bWVudG8gCmNvbW8gcGFydGUgZG8gYWNlcnZvIGludGVsZWN0dWFsIGRlc3NhIFVuaXZlcnNpZGFkZS4KCiBQYXJhIG9zIGRvY3VtZW50b3MgcHVibGljYWRvcyBjb20gcmVwYXNzZSBkZSBkaXJlaXRvcyBkZSBkaXN0cmlidWnvv73vv71vLCBlc3NlIHRlcm1vIGRlIGxpY2Vu77+9YSAKZW50ZW5kZSBxdWU6CgogTWFudGVuZG8gb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMsIHJlcGFzc2Fkb3MgYSB0ZXJjZWlyb3MsIGVtIGNhc28gZGUgcHVibGljYe+/ve+/vWVzLCBvIHJlcG9zaXTvv71yaW8KcG9kZSByZXN0cmluZ2lyIG8gYWNlc3NvIGFvIHRleHRvIGludGVncmFsLCBtYXMgbGliZXJhIGFzIGluZm9ybWHvv73vv71lcyBzb2JyZSBvIGRvY3VtZW50bwooTWV0YWRhZG9zIGVzY3JpdGl2b3MpLgoKIERlc3RhIGZvcm1hLCBhdGVuZGVuZG8gYW9zIGFuc2Vpb3MgZGVzc2EgdW5pdmVyc2lkYWRlIGVtIG1hbnRlciBzdWEgcHJvZHXvv73vv71vIGNpZW5077+9ZmljYSBjb20gCmFzIHJlc3Ryae+/ve+/vWVzIGltcG9zdGFzIHBlbG9zIGVkaXRvcmVzIGRlIHBlcmnvv71kaWNvcy4KCiBQYXJhIGFzIHB1YmxpY2Hvv73vv71lcyBzZW0gaW5pY2lhdGl2YXMgcXVlIHNlZ3VlbSBhIHBvbO+/vXRpY2EgZGUgQWNlc3NvIEFiZXJ0bywgb3MgZGVw77+9c2l0b3MgCmNvbXB1bHPvv71yaW9zIG5lc3NlIHJlcG9zaXTvv71yaW8gbWFudO+/vW0gb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMsIG1hcyBtYW5077+9bSBhY2Vzc28gaXJyZXN0cml0byAKYW8gbWV0YWRhZG9zIGUgdGV4dG8gY29tcGxldG8uIEFzc2ltLCBhIGFjZWl0Ye+/ve+/vW8gZGVzc2UgdGVybW8gbu+/vW8gbmVjZXNzaXRhIGRlIGNvbnNlbnRpbWVudG8KIHBvciBwYXJ0ZSBkZSBhdXRvcmVzL2RldGVudG9yZXMgZG9zIGRpcmVpdG9zLCBwb3IgZXN0YXJlbSBlbSBpbmljaWF0aXZhcyBkZSBhY2Vzc28gYWJlcnRvLgo=Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322022-03-10T17:11:11Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
title Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
spellingShingle Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
Engenharia de Software Experimental
Leptospirose
Classificação
Expressão gênica humana
title_short Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
title_full Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
title_fullStr Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
title_full_unstemmed Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
title_sort Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
author Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
author_facet Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Claro, Daniela Barreiro
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Claro, Daniela Barreiro
Marques, Fátima de Lourdes Santos Nunes
Rios, Tatiane Nogueira
C Lindow, Janet
contributor_str_mv Claro, Daniela Barreiro
Claro, Daniela Barreiro
Marques, Fátima de Lourdes Santos Nunes
Rios, Tatiane Nogueira
C Lindow, Janet
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Engenharia de Software Experimental
topic Engenharia de Software Experimental
Leptospirose
Classificação
Expressão gênica humana
dc.subject.por.fl_str_mv Leptospirose
Classificação
Expressão gênica humana
description A leptospirose é uma doença febril aguda, negligenciada, que atinge populações de diversas regiões tropicais do planeta. São aproximadamente 1 milhão de casos anuais de leptospirose no mundo, sendo que 5-15% destes casos podem desenvolver a forma grave, alcançando quase 60.000 óbitos. As principais causas que levam a óbito os indivíduos doentes por leptospirose com as mesmas características clínicas dos sobreviventes ainda não foram identificadas. No entanto, estudos recentes indicam que a resposta imunológica difere entre indivíduos sobreviventes e mortos. A técnica de microarranjos em amostras de pacientes hospitalizados com desfechos de cura e óbito tem sido utilizada com a finalidade de identificar possíveis associações dos genes ao desfecho clínico. Isso demanda tempo por parte dos especialistas para analisarem a expressão gênica. Adicionalmente, os riscos de erro humano na análise empregada estimulam ainda mais a adoção de técnicas computadorizadas para o auxílio destas atividades. Neste sentido, o presente trabalho propôs o desenvolvimento de modelos de predição baseado em dados clínicos e epidemiológicos para auxiliar no diagnóstico da leptospirose. Uma metodologia para análise do conjunto completo de expressão gênica foi proposta com o intuito de predizer o desfecho clínico. Os resultados obtidos foram avaliados como relevantes por especialistas e podem contribuir para o desenvolvimento de novas abordagens terapêuticas para o tratamento de casos graves da leptospirose. Assim, os modelos resultantes deste trabalho podem auxiliar os profissionais de saúde na rotina diária do hospital, especialmente em áreas endêmicas de leptospirose, acelerando o tratamento e minimizando a exacerbação e mortalidade da doença.
publishDate 2017
dc.date.submitted.none.fl_str_mv 2017-05-09
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-06-29T11:25:47Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-06-29T11:25:47Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-06-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23384
url http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23384
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação
dc.publisher.program.fl_str_mv Mestrado em Ciência da Computação
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFBA
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Instituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFBA
instname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)
instacron:UFBA
instname_str Universidade Federal da Bahia (UFBA)
instacron_str UFBA
institution UFBA
reponame_str Repositório Institucional da UFBA
collection Repositório Institucional da UFBA
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/1/2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/2/license.txt
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/23384/3/2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv a479ab92d8893463bed31d083c4e01f4
ff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0
817e35f8934669b5749224fe6d3c6819
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801502617473384448