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

Submitted by Mayara Nascimento (mayara.nascimento@ufba.br) on 2017-06-22T10:24:10Z
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2017.06.17_Dissertacao_Nivison.pdf: 11864411 bytes, checksum: a479ab92d8893463bed31d083c4e01f4 (MD5) / 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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/23384
Date09 May 2017
CreatorsNery Júnior, Nivison Ruy Rocha
ContributorsClaro, Daniela Barreiro, Claro, Daniela Barreiro, Marques, Fátima de Lourdes Santos Nunes, Rios, Tatiane Nogueira, C Lindow, Janet
PublisherInstituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação, Mestrado em Ciência da Computação, UFBA, brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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