Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer

Resumo

Pacientes com câncer podem vir a desenvolver uma síndrome denominada caquexia, na qual há grande perda de massa muscular esquelética e está ligada a um prognóstico pessimista. Uma hipótese seria que fatores epigenéticos, como o condicionamento físico, poderiam influenciar na evolução desta síndrome. O grupo de metabolismo do câncer do Instituto de Ciências Biomédicas da USP, chefiado pela Profa. Dra. Marília Seelaender, tem realizado diversos experimentos para testar essa asserção, desde exames clínicos até sequenciamento de DNA de pacientes humanos. A quantidade massiva de dados obtidos torna necessária a aplicação de métodos computacionais para análise estatística. Neste projeto, técnicas de aprendizado de máquina serão implementadas a fim de identificar marcadores que possam auxiliar no diagnóstico precoce de caquexia em pacientes com câncer, além de identificar possíveis fatores epigenéticos que influenciam no prognóstico da doença.