Estimativa de crescimento e idade de tumores através da técnica de Efeitos Mistos da população e indivíduo

• Processo: 22/09468-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2023
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: João Bosco Ribeiro do Val
• Beneficiário: Jitesh Ashok Manilal Vassaram
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Distribuições de probabilidade Fat-tail | Estimativa Bayesiana | Estimativa de Efeitos Mistos | Estimativa de idade de tumores | Modelos de crescimento | Técnicas de otimização não-diferenciável | Crescimento de tumores

Resumo

O tema deste projeto é a obtenção de estimativas da forma de crescimento e da idade de tumores utilizando modelos de crescimentos agregados de tumores, como os Modelos Logístico ou o de Gompertz. Utilizaremos uma estrutura de Estimativa Bayesiana conhecida como estimativa de Efeitos Mistos não-linear (nonlinear Mixed-Effect Estimation) com distribuição Fat-tail, a partir de poucos dados disponíveis para cada indivíduo, porém em número razoável quando agregados de populações semelhantes sujeitas ao mesmo tipo de carcinoma.Uma distribuição mista Laplaciana-Gaussiana é usada para alcançar maior robustez em vista da dispersão de dados, em geral mal representados pelos modelos convencionais Gaussianos e métodos associados como os de quadrado mínimo e suas variações. Modelos estatísticos mais robustos e flexíveis são críticos neste tipo de estimativas nas quais poucos dados para um indivíduo estão disponíveis. O escopo deste projeto consiste em, a partir dos modelos de crescimentos estudados, utilizar-se da estrutura de Efeitos Mistos não-linear - compondo os dados individuais com a abordagem populacional obtida através dos dados de indivíduos semelhantes - para se obter um modelo a priori da estimativa da curva de crescimento e da idade de um tumor. O efeito misto se obtém compondo a informação da população como a priori com as poucas medidas disponíveis do indivíduo. A adoção de distribuição Fat-tail permite estimar os valores da curva de crescimento e da idade do tumor para cada indivíduo com uma boa acuidade. Uma comparação será feita entre os modelos de crescimento citados ou outros e também com os ajustes obtidos através com a distribuição Gaussiana tradicional. Pretende-se verificar se a maior variabilidade de eventos capturada por essas distribuições e modelos irá gerar resultados dos parâmetros de crescimento e da idade do tumor mais precisos e que acenem para um possível uso clínico.