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Estratificação de desordens psiquiátricas utilizando análises discriminante e de agrupamento para redes

Processo: 18/17996-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 15 de julho de 2019
Vigência (Término): 14 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Convênio/Acordo: European Research Council
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:André Fujita
Anfitrião: Gunter Schumann
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Local de pesquisa : King's College London, Inglaterra  
Assunto(s):Estatística computacional   Redes complexas   Neuroimagem   Big data

Resumo

Existem pelo menos três razões principais para a dificuldade em reduzir o número de pessoas que abusam de álcool, ou sofrem de depressão ou transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH). São elas (i) o diagnóstico tardio num momento quando a psicopatologia já está bastante avançada, (ii) uma classificação baseada em critérios subjetivos, i.e., baseada na observação do comportamento (o que não reflete necessariamente os mecanismos biológicos envolvidos), e (iii) comorbidade (comorbidade entre depressão e TDAH em adolescentes e adultos é acima de 50%; comorbidade entre abuso de álcool e TDAH em adolescentes e adultos é de 12.9% e 61-64%, respectivamente). Assim, com o objetivo de reduzir as frequências dessas desordens, propomos identificar biomarcadores para um diagnóstico mais precoce como também estratifica-las levando em conta a comorbidade. Para isso, analisaremos o conjunto de dados longitudinais IMAGEN (coordenado pelo Prof. Schumann) composto por mais de 2.000 indivíduos. Primeiro usaremos o CEM-Co para agrupar os indivíduos levando em conta o efeito da comorbidade. Em seguida, a fim de identificar marcadores discriminativos e preditores da psicopatologia, para cada grupo identificado pelo CEM-Co, aplicaremos métodos desenhados especificamente para análise de redes, como análise discriminante de redes e algoritmo de agrupamento para grafos baseado em modelos (baseado no algoritmo EM). Finalmente, investigaremos se as estruturas da rede do cérebro caracterizam subtipos e se elas correspondem as comorbidades entre as desordens. Esperamos assim que nossos achados auxiliem numa melhor compreensão como também num diagnóstico mais precoce e objetivo das pessoas que abusam de álcool e sofrem de depressão e TDAH.