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metadata.dc.type: Dissertação
Título : Predição do Desfecho Clínico por Leptospirose Baseado na Análise de Expressão Gênica em Casos Hospitalizados
Autor : Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
metadata.dc.creator: Nery Júnior, Nivison Ruy Rocha
Resumen : 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.
Palabras clave : Leptospirose
Classificação
Expressão gênica humana
metadata.dc.subject.cnpq: Engenharia de Software Experimental
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher.initials: UFBA
metadata.dc.publisher.program: Mestrado em Ciência da Computação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI : http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23384
Fecha de publicación : 29-jun-2017
Aparece en las colecciones: Dissertação (PGCOMP)

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