Desenvolvimento de multiclassificadores e de um sistema de identificação de resistência do HIV-1 aos antirretrovirais

• Autor(a) principal: Raposo, Letícia Martins
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12052
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA; Multiclassificadores; Sistema; Resistência do HIV-1

Muitos algoritmos de interpretação genotípica têm sido elaborados com o intuito de detectar resistência do HIV aos antirretrovirais (ARV). Entretanto, esses sistemas têm apresentado discordâncias de classificação, gerando predições conflituosas da resposta terapêutica. Na prática clínica, ensaios genotípicos utilizados na detecção de resistência são realizados por meio do sequenciamento de Sanger, uma técnica com sensibilidade limitada, detectando apenas as variantes do HIV presentes em mais de 15-20% da população viral. Novas técnicas de sequenciamento de DNA, como o sequenciamento de nova geração (NGS), têm sido exploradas nos testes genotípicos de resistência do HIV. Essas técnicas são capazes de detectar mutações de resistência presentes em baixas frequências não detectáveis pela genotipagem atual. Os objetivos deste estudo foram desenvolver multiclassificadores de resistência a partir dos algoritmos de interpretação genotípica e implementar um ambiente integrado capaz de identificar as mutações de resistência do HIV-1 e os níveis de suscetibilidade aos ARVs a partir de dados brutos de NGS. Três estratégias diferentes foram utilizadas no desenvolvimento dos multiclassificadores: voto majoritário (VM), escolha do melhor algoritmo de interpretação genotípica (MS) e técnica stacking, com metaclassificadores naïve Bayes (NB) e k-NN. No geral, as abordagens NB e MS obtiveram os melhores resultados, com o NB sendo estatisticamente superior a pelo menos uma das outras três estratégias para quatro fármacos. O ambiente integrado recebeu o nome de SIRA-HIV e foi implementado na linguagem R. O sistema realiza uma avaliação abrangente dos dados de NGS, fornecendo ao usuário uma lista dos aminoácidos (e suas frequências) encontrados nas regiões analisadas, além da classificação de resistência do HIV-1 aos ARVs segundo dois pontos de corte.