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Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer

Processo: 17/17096-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2017
Vigência (Término): 31 de maio de 2020
Área do conhecimento:Interdisciplinar - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Alexandre Alarcon Do Passo Suaide
Beneficiário:Natasha Fioretto Aguero
Instituição-sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Hidróxidos duplos lamelares   Nanomedicina   Luminescência   Sistemas de liberação de medicamentos   Biologia computacional   Aprendizado computacional   Caquexia   Neoplasias   Inteligência artificial

Resumo

Pacientes com câncer podem vir a desenvolver uma síndrome denominada caquexia, na qual há grande perda de massa muscular esquelética e está ligada a um prognóstico pessimista. Uma hipótese seria que fatores epigenéticos, como o condicionamento físico, poderiam influenciar na evolução desta síndrome. O grupo de metabolismo do câncer do Instituto de Ciências Biomédicas da USP, chefiado pela Profa. Dra. Marília Seelaender, tem realizado diversos experimentos para testar essa asserção, desde exames clínicos até sequenciamento de DNA de pacientes humanos. A quantidade massiva de dados obtidos torna necessária a aplicação de métodos computacionais para análise estatística. Neste projeto, técnicas de aprendizado de máquina serão implementadas a fim de identificar marcadores que possam auxiliar no diagnóstico precoce de caquexia em pacientes com câncer, além de identificar possíveis fatores epigenéticos que influenciam no prognóstico da doença.