IDENTIFICAÇÃO DE ATRIBUTOS RELEVANTES EM SEQUÊNCIAS DE PROTEASE E TRANSCRIPTASE REVERSA DO VÍRUS HIV PARA A PREDIÇÃO DA RESPOSTA DE PACIENTES AO TRATAMENTO COM DROGAS ANTIRRETROVIRAIS / IDENTIFICAÇÃO DE ATRIBUTOS RELEVANTES EM SEQUÊNCIAS DE PROTEASE E TRANSCRIPTASE REVERSA DO VÍRUS HIV PARA A PREDIÇÃO DA RESPOSTA DE PACIENTES AO TRATAMENTO COM DROGAS ANTIRRETROVIRAIS

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

09/02/2012

RESUMO

O vírus da Imunodeciência Humana é um retrovirus que ataca principalmente o sistema imunológico humano, reduzindo progressivamente a sua ecácia. Combinações de drogas antirretrovirais são utilizadas no tratamento da infecção por HIV, contudo, as altas taxas de mutação nesse vírus podem desencadear fenótipos virais resistentes a alguns antirretrovirais e, consequentemente, causar falhas no tratamento. Alguns trabalhos propostos na literatura utilizam técnicas de mineração de dados para predizer a resposta de um paciente à terapia antirretroviral que está sendo utilizada. Contudo ainda há poucos estudos que avaliem a inuência que diferentes tipos de atributos na tarefa de predição da resposta de pacientes às drogas antirretrovirais. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo sobre a utilização de diferentes atributos na predição da resposta de pacientes recém infectados pelo HIV-1 ao tratamento com antirretrovirais. Foram utilizados diferentes conjuntos de atributos para o treinamento de quatro modelos de classicação. A partir desses conjuntos de atributos foram realizadas três etapas de testes que envolveram a avaliação do impacto do desbalanceamento das bases no resultado dos modelos de classicação, a análise da importância de cada grupo de atributos e, por m, uma etapa de seleção de atributos. A partir da avaliação do impacto do desbalanceamento nas bases de dados pode-se observar que uma etapa de balanceamento ajudou na obtenção de resultados mais equilibrados entre as duas classes do problema de classicação em questão. Por sua vez a análise da importância dos diferentes grupos de atributos demonstrou que os melhores resultados de predição foram obtidos para os atributos que representam os níveis de resistência dos pacientes às drogas antirretrovirais. Por m, as bases de dados obtidas após uma fase de seleção de atributos apresentaram melhores resultados de predição quando compostas por um conjunto variado de atributos. Nesta etapa dos testes foi possível observar novamente a importância dos atributos de nível de resistência, bem como a importância de um atributo que representa o tamanho de uma determinada proteína do HIV.

ASSUNTO(S)

mineração de dados classicação bioinformática hiv data mining classication bioinformatics hiv. metodologia e tecnicas da computacao

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