Aplicação de protocolos padrão de Inteligência Artifical na transcritômica de tumores adrenocorticais pediátricos para estratificação e busca de biomarcadores

• Processo: 20/03835-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
• Pesquisador responsável: Sonir Roberto Rauber Antonini
• Beneficiário: Junier Marrero Gutiérrez
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/03989-6 - Mecanismos fisiopatológicos e moleculares de tumorigênese: abordagem baseada em plataformas de sequenciamento em escala genômica (NGS - Next-Generation Sequencing), AP.TEM
• Assunto(s): Biomarcadores Sequenciamento de nova geração Transcriptoma Inteligência artificial Endocrinologia pediátrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: biomarcadores | Inteligência Artificial | Next Generation Sequencing | Transcriptoma | Tumores adrenocorticais | Endocrinologia Pediátrica

Resumo

O objetivo do projeto / bolsista é apoiar a equipe de pesquisadores pós-doutores naimplementação de códigos computacionais estabelecidos para a análise do transcriptoma detumores pediátricos já sequenciados pelo grupo. Dados de RNA-seq foram obtidos paradiversos tumores (>180 amostras) e a complexidade bem como o volume dos dados pré-processados entregues pela empresa que sequenciou é enorme, exigindo conhecimentotécnico específico para a manipulação e sumarização dos mesmos. O objetivo específicodo bolsista é aplicar ferramentas já estabelecidas, mas de manuseio complexo que exigeformação própria, de Aprendizado de Máquinas Supervisionado e Não-supervisionadopara descoberta de transcritos marcadores para subtipos de tumores. Os subtipos podemser definidos com base nas informações clínicas coletadas cuidadosamente pela equipede biomédicos pós-doutores do Temático e que alimentam o aprendizado supervisionado(isto é, com classes conhecidas). Alternativamente os subtipos podem ser definidos combase na própria análise não-supervisionada onde algorítmos consagrados procuram porpadrões e grupos naturais nos dados, quiça estratificando-os.

Publicações científicas

(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)

BUENO, ANA CAROLINA; DA SILVA, RUI M. P.; STECCHINI, MONICA F.; MARRERO-GUTIERREZ, JUNIER; DE ALMEIDA E SILVA, DANILLO C.; CARDINALLI, IZILDA; SCRIDELI, CARLOS ALBERTO; JUNQUEIRA, THAIS; MOLINA, CARLOS A. F.; RAMALHO, FERNANDO SILVA; et al. DNA methylation is a comprehensive marker for pediatric adrenocortical tumors. Endocrine-Related Cancer, v. 29, n. 11, p. 15-pg., 2022-11-01. (20/03835-0, 19/00860-6, 21/04368-9, 19/00849-2, 14/03989-6)

BUENO, ANA CAROLINA; STECCHINI, MONICA F.; MARRERO-GUTIERREZ, JUNIER; MORE, CANDY BELLIDO; LEAL, LETICIA FERRO; GOMES, DEBORA CRISTIANE; DE LIMA NETO, DANIEL FERREIRA; BRANDALISE, SILVIA REGINA; CARDINALLI, IZILDA APARECIDA; YUNES, JOSE ANDRES; et al. Vitamin D receptor hypermethylation as a biomarker for pediatric adrenocortical tumors. EUROPEAN JOURNAL OF ENDOCRINOLOGY, v. 186, n. 5, p. 13-pg., 2022-05-01. (15/19663-5, 20/03835-0, 14/03989-6, 19/00860-6)