Desenvolvimento de modelo preditivo para prognóstico de pacientes com câncer de mama

• Processo: 23/10706-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2023
• Data de Término da vigência: 23 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Morfologia - Citologia e Biologia Celular
• Pesquisador responsável: Luciana Rodrigues Carvalho Barros
• Beneficiário: Patricia Honorato Moreira
• Instituição Sede: Instituto do Câncer do Estado de São Paulo Octavio Frias de Oliveira (ICESP). Coordenadoria de Serviços de Saúde (CSS). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Neoplasias mamárias Linfócitos Neutrófilos Biologia computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Câncer de mama | Linfócito | Modelo preditivo | Neutrófilo | Bioinformática

Resumo

O câncer de mama é uma das neoplasias mais prevalentes entre as mulheres, representando um quarto dos casos diagnosticados e sendo responsável por uma significativa parcela das mortes anuais. O tratamento e prognóstico variam conforme características tumorais, como subtipo histológico e estágio ao diagnóstico. Dada a heterogeneidade de respostas ao tratamento, biomarcadores que auxiliem na predição de desfechos são de extrema relevância. Recentemente, a razão entre neutrófilos e linfócitos (RNL) emergiu como um biomarcador prognóstico promissor. Nesse contexto, pretendemos realizar um estudo para analisar dados retrospectivos de pacientes diagnosticadas com câncer de mama entre 2008 e 2022, focando na avaliação da RNL e sua relevância clínica. A análise será conduzida com valores absolutos desses marcadores através de exames de hemograma completo realizados antes e ao longo do tratamento. Como resultado preliminar, utilizamos o valor de RNL de 3,5 como corte, sendo abaixo indicativo de um índice normal. Para avaliar se a RNL é fator prognóstico, construímos a curva de Kaplan-Meier e executamos o teste de log-rank. Também foi realizada a análise de regressão de Cox, univariada com outras células do hemograma, identificando fatores prognósticos expressivos. Essa análise retrospectiva preliminar sugere que a RNL pode ser um fator de relevância prognóstica no câncer de mama. Diante dos resultados, a próxima etapa da pesquisa é criar e validar modelos preditivos. Busca-se implementar técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver algoritmos capazes de predizer os desfechos clínicos com base na RNL e em outros marcadores do hemograma. Assim, objetiva-se avaliar a RNL como biomarcador em câncer de mama e oferecer ferramentas que auxiliem profissionais de saúde na tomada de decisões terapêuticas. O objetivo final é maximizar o sucesso terapêutico e melhorar a qualidade de vida das pacientes acometidas por esta neoplasia.