Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer - Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Adriane Feijó; Simão, Adenilso da Silva (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
O câncer é uma doença complexa provocada por alterações genéticas que se acumulam por toda a vida do indivíduo. A essas alterações dá-se o nome de mutação genética. Células de câncer possuem um elevado número de mutações, das quais um pequeno número delas é significativo para o câncer. A identificação de genes significativamente mutados, isto é, genes com mutações significativas, é essencial para a compreensão dos mecanismos de iniciação e progressão do câncer. Essa tarefa é um desafio chave na genômica do câncer, uma vez que estudos mostram que genes significativos podem sofrer mutação em uma frequência muito baixa. Com o sequenciamento de nova geração, uma extensa quantidade de conjuntos de dados genômicos foram gerados, criando o desafio de analisar e interpretar esses dados. Para identificar genes significativos ao câncer, redes de interação gênica combinadas com dados de mutação têm sido exploradas. Neste contexto, esta pesquisa de doutorado buscou a descoberta de genes significativos para o câncer por meio da proposição de abordagens computacionais para tal fim. O genes são identificados por um método baseado em redes que combina frequência de mutação ponderada e influência de vizinhos na rede, e possíveis falso-positivos são detectados por método baseado em aprendizado de máquina, o qual utiliza-se de dados de mutação e redes de interação gênica para induzir modelos preditivos. Um estudo experimental conduzido com seis tipos de câncer revelou o potencial das abordagens na descoberta de genes já conhecidos e de possíveis novos genes significativos para o câncer.