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

• Processo: 18/17996-5
• Modalidade de apoio: 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
• Acordo de Cooperação: European Research Council
• Pesquisador responsável: André Fujita
• Beneficiário: André Fujita
• Pesquisador 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | Desordens Psiquiatricas | estatística computacional | Estatística de redes | neuroimagem | Redes Complexas | Estatística computacional

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.

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GUZMAN, GROVER E. CASTRO; FUJITA, ANDRE. Convolution-based linear discriminant analysis for functional data classification. INFORMATION SCIENCES, v. 581, p. 469-478, DEC 2021. (18/17996-5, 18/21934-5, 20/01479-1)

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