Seminários âmbito Mestrado Bioestatística: (1) Pesquisa Computational de Motivos de Redes Celulares Associados à Virulência de Streptococcus Pneumoniae (2) O que Pode um Teste de Diagnóstico Dizer Sobre Deteção de Anomalias?

 

  • Prof. Doutor Francisco Pinto – Departamento de Química e Bioquímica – FCUL / Prof. Doutora M. Rosário Oliveira – Instituto Superior Técnico – CEMAT
  • FCUL (DEIO) – Campo Grande – Bloco C6 Piso 4 – Sala: 6.4.30 – 17:00 h
  • Sexta-feira, 5 de Novembro de 2010
 
 Abstract: Seminário 1

Streptococcus pneumoniae é responsável por infeções graves no homem, como a pneumonia e a meningite, e por infeções menos severas como a sinusite e as infeções do ouvido médio. A virulência, que corresponde à capacidade relativa de um microrganismo causar danos num hospedeiro susceptível, não está igualmente distribuída dentro da população desta espécie bacteriana. Da totalidade de genes não redundantes das três estirpes pneumocócicas sequenciadas (R6, TIGR4 e G54), apenas 57% são partilhados por estas estirpes. Esta diversidade no conteúdo génico permite identificar linhagens genéticas associadas a uma maior virulência através da presença ou ausência de genes específicos. Tecnologias genómicas, como a hibridação genómica comparativa em microarrays (CGH), permitem a busca em larga escala de genes determinantes da virulência bacteriana.

Com este projeto, propomo-nos potenciar esta busca através de uma abordagem da biologia de sistemas, recorrendo a redes metabólicas e de transcrição de S. pneumoniae com o objetivo de identificar motivos de redes associados à virulência. Se a função de um gene tem impacto na virulência do microrganismo, então os genes vizinhos nas redes metabólicas e de transcrição poderão ter uma influência similar, mesmo que indireta, ao afetar a atividade desse gene.

Propõe-se o desenvolvimento de novos métodos de integração da informação de redes com CGH e dados epidemiológicos. Esta integração permitirá identificar nós ou motivos significativamente associados com a virulência. A descoberta de novos determinantes de virulência ou de hipóteses de interações entre fatores de virulência irá contribuir para avanços no conhecimento da patogénese pneumocócica e para o desenho de novas estratégias terapêuticas ou de vacinação.

Este projeto tem ainda a mais valia de introduzir um conceito novo – a associação da virulência a motivos de rede – e desenvolver a metodologia necessária para o explorar. Esta metodologia pode ser aplicada a outros microrganismos patogénicos, alargando o impacto deste projeto a toda a microbiologia clínica.

Abstract: Seminário 2

Na literatura médica, os problemas inerentes à avaliação do desempenho de testes de diagnóstico têm sido largamente estudados. Os méritos e limitações das várias abordagens são conhecidos e discutidos em variados cenários e contextos. O conhecimento adquirido nesta área pode ser usado para avaliar o desempenho de métodos deteção de anomalias na ausência de um ground truth. Em Telecomunicações, as anomalias na transmissão de dados são identificadas por eventos inesperados e desajustados ao normal fluxo dos mesmos. Na prática, podem traduzir-se em invasões a computadores alheios ou outros transtornos de grande impacto nas nossas vidas.

Nesta comunicação quantifica-se o enviesamento na avaliação do desempenho de um novo teste de diagnóstico quando se usa como referência um teste que não é 100% fiável, dito gold standard imperfeito. Mais precisamente, traduz-se em linguagem matemática o que repetidamente vem mencionado na literatura médica sobre este assunto. Estes resultados permitem-nos questionar  a utilização de um ground truth imperfeito ou parcial, como referência na avaliação dos métodos de deteção de anomalias. Por fim, o modelo de classes latentes é apontado como a solução potencial para a comparação de métodos de deteção de anomalias na ausência do ground truth, tal como é utilizado na avaliação do desempenho de testes de diagnóstico na ausência de um gold standard. Este trabalho ilustra como um estatístico pode ser um veículo de transmissão de conhecimento entre diversas áreas de conhecimento: a Estatística a derrubar barreiras.