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

Methods for predicting vaccine immunogenicity and reactogenicity

Texto completo
Autor(es):
Gonzalez-Dias, Patricia [1] ; Lee, Eva K. [2] ; Sorgi, Sara [3] ; de Lima, Diogenes S. [1] ; Urbanski, Alysson H. [1] ; Silveira, Eduardo Lv [1] ; Nakaya, Helder I. [1, 4]
Número total de Autores: 7
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Sch Pharmaceut Sci, Dept Clin & Toxicol Anal, BR-05508000 Sao Paulo - Brazil
[2] Georgia Inst Technol, Ctr Operat Res Med & HealthCare, Atlanta, GA 30332 - USA
[3] Univ Siena, Dept Med Biotechnol, Siena - Italy
[4] Univ Sao Paulo, Sci Platform Pasteur, Sao Paulo - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo de Revisão
Fonte: HUMAN VACCINES & IMMUNOTHERAPEUTICS; v. 16, n. 2 DEC 2019.
Citações Web of Science: 1
Resumo

Subjects receiving the same vaccine often show different levels of immune responses and some may even present adverse side effects to the vaccine. Systems vaccinology can combine omics data and machine learning techniques to obtain highly predictive signatures of vaccine immunogenicity and reactogenicity. Currently, several machine learning methods are already available to researchers with no background in bioinformatics. Here we described the four main steps to discover markers of vaccine immunogenicity and reactogenicity: (1) Preparing the data; (2) Selecting the vaccinees and relevant genes; (3) Choosing the algorithm; (4) Blind testing your model. With the increasing number of Systems Vaccinology datasets being generated, we expect that the accuracy and robustness of signatures of vaccine reactogenicity and immunogenicity will significantly improve. (AU)

Processo FAPESP: 18/21934-5 - Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações
Beneficiário:André Fujita
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/08216-2 - CPDI - Centro de Pesquisa em Doenças Inflamatórias
Beneficiário:Fernando de Queiroz Cunha
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 18/14933-2 - Biologia integrativa aplicada à saúde humana
Beneficiário:Helder Takashi Imoto Nakaya
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores - Fase 2