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Redes neurais aplicada no desenvolvimento de modelo para apoio a decis?o na terapia antirretroviral em portadores do HIV-1

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2017-06-02T19:41:02Z
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2015 - Thuany Christine Lessa de Azevedo Vieira.pdf: 2529622 bytes, checksum: e7159cd09d3d218f61d6f6cee88a775e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-02T19:41:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015-04-15 / FAPERJ / During the last decade, the antiretroviral therapy (ART) contributed to the reduction of the mortality and morbidity among HIV-1 affected people. However, the therapeutic flaw related to the appearance of resistence to the retrovirals due to the mutations and/or the not adherence to the antiretroviral therapy, is a problem of public health. It becomes of extreme importance, the comprehension of the resistence patterns and the mechanism related to them, enabling the choice of a suited therapeutic treatment that considers the mutation frequency, the quantity of viral particles and CD4+ cells among subtypes B and C. Therefore, the goal of the paper is to develop a model based on computational intelligence to help make decisions and give a better support to the clinic practice and research for those who deal with the pati-ents. 923 samples were used for thus study, obtained together with the Laboratory of Molecu-lar Virology of the Federal University of Rio de Janeiro, that belongs to the genotyping net-work of the Health Ministry. Initially, it was done a study of the profile of the mutations of subtypes B and C. To do so, it was made a cut of the patients that entered from 1998 on, with mutation frequency in the protease equal or greater than 5% and submitted to only one HA-ART therapy with just one protease inhibitor, Nelfinavir (NFV), or without any kind of prote-ase inhibitor. Through these studies, it was possible to observe that the subtype C has a diffe-rent character from subtype B, not only when it comes to the CV and CD4+ level but also the numbers of mutations in the protease gene, this fact emphasizes the necessity of specific tre-atments, from health professionals, for each subtype Key-words: antiretroviral treatment, HIV, Artificial Neural Network. / Durante a ?ltima d?cada a terapia antirretroviral (TARV) contribuiu para a redu??o da taxa de mortalidade e morbidade entre as pessoas infectadas pelo HIV-1. Contudo, a falha terap?utica relacionada ao surgimento de resist?ncias aos retrovirais em fun??o das muta??es e/ou pela n?o ades?o ? terapia antirretroviral ? um problema de sa?de p?blica. Torna-se de fundamental import?ncia a compreens?o dos padr?es de resist?ncias e dos mecanismos a eles associados, possibilitando a escolha de um tratamento terap?utico apropriado que considere a frequ?ncia de muta??o, quantidade de part?culas virais (CV) e c?lulas CD4+ entre os subtipos B e C. Portanto, o objetivo desse trabalho ? desenvolver um modelo baseado em intelig?ncia computacional para auxiliar a tomada de decis?o e proporcionar melhor suporte a pr?tica cl?-nica e de pesquisa daqueles que lidam diretamente com pacientes. Foram utilizadas 923 amos-tras para esse estudo, obtidas juntos ao Laborat?rio de Virologia Molecular da Universidade Federal do Rio de Janeiro pertencente ? rede de genotipagem do Minist?rio da Sa?de. Inicial-mente foi realizado um estudo do perfil de muta??es dos subtipos B e C. Para tal foi feito um corte com pacientes com entrada no sistema a partir de 1998, com frequ?ncia de muta??es na protease maior ou igual a 5% e submetidos a uma ?nica terapia HAART com apenas um ini-bidor de protease, Nelfinavir (NFV), ou sem nenhum inibidor de protease. Foram realizadas 50 simula??es para cada um dos subtipos usando as posi??es da sequ?ncia da protease como dados entrada juntamente com as taxas de carga viral e CD4+. Atrav?s dos estudos foi poss?-vel observar que o subtipo C possui car?ter diferenciado do subtipo B tanto em n?vel de CV e CD4+ quanto ao n?mero de muta??es no gene da protease, fato esse que enfatiza a necessida-de de tratamentos espec?ficos para cada subtipo pelos profissionais da sa?de. Al?m disso, o modelo demonstrou um desempenho satisfat?rio, possuindo um bom ?ndice de acertos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:jspui/1731
Date15 April 2015
CreatorsVIEIRA, Thuany Christine Lessa de Azevedo
ContributorsSilva, Robson Mariano da, Delgado, Angel Ramon Sanchez, Silva, Robson Mariano da, Delgado, Angel Ramon Sanchez, TaSsinari, Wagner de Souza, Albuquerque, Rodney C?zar de
PublisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Programa de P?s-Gradua??o em Modelagem Matem?tica e Computacional, UFRRJ, Brasil, Instituto de Ci?ncias Exatas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ, instname:Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, instacron:UFRRJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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