Banca de QUALIFICAÇÃO: ANA CAROLINA DE OLIVEIRA NEVES MENEZES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANA CAROLINA DE OLIVEIRA NEVES MENEZES
DATA : 14/12/2016
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do química 3
TÍTULO:

IDENTIFICAÇÃO E RASTREAMENTO DE CÂNCER ATRAVÉS DA COMBINAÇÃO DE TÉCNICAS ESPECTROSCÓPICAS (INFRAVERMELHO E FLUORESCÊNCIA) E ANÁLISE MULTIVARIADA

PALAVRAS-CHAVES:

Câncer. Fluorescência molecular. ATR-FTIR. Análise multivariada

PÁGINAS: 79
RESUMO:

Esta tese relata a aplicação das espectroscopias no infravermelho médio e de fluorescência molecular, combinadas a técnicas de análise multivariada, para classificação de câncer em diferentes espécimes. Em um primeiro estudo, matrizes de excitação/emissão de fluorescência molecular foram obtidas para diferentes linhagens de células normais e cancerosas em cultivo (incluindo 3T3, ARPE, HEK, HepG2, HeLa, HT-29 e 786-0) e modelos de classificação foram construídos utilizando uma combinação dos algoritmos OPLS e UPLS-DA. Taxas de acerto de 100% e 75% foram obtidas para as classes Normal e Cancerosa, respectivamente. Ainda, foi avaliada a influência dos anticorpos anti-MMP-2 e anti-MMP-9 no desempenho dos modelos de classificação. Na presença dos anticorpos, as taxas de acerto nas classificações aumentaram consideravelmente atingindo 100% para ambas as classes, Normal e Cancerosa, através dos algoritmos OPLS/UPLS-DA. Em um segundo estudo, a espectroscopia ATR-FTIR foi utilizada para obtenção de espectros de plasmas sanguíneos de mulheres saudáveis (negativas para lesão intraepitelial ou malignidade, NILM) e portadoras de lesão intraepitelial cervical (SIL) de baixo (LSIL) ou alto grau (HSIL), causadas pelo vírus HPV. Modelos multivariados de classificação foram construídos, visando uma metodologia de rastreamento para o câncer cervical. Os algoritmos PCA-LDA/QDA, SPA-LDA/QDA e GA-LDA/QDA foram aplicados como ferramentas de classificação e seus desempenhos comparados. De maneira geral, os resultados obtidos através do algoritmo GA-QDA foram os mais satisfatórios, utilizando apenas variáveis espectrais selecionadas que puderam ser relacionadas a grupos funcionais pertencentes a diferentes biomoléculas. Os modelos GA-QDA classificaram corretamente NILM vs. SIL com sensibilidade e especificidade em torno de 90% e 83%, respectivamente. NILM vs. LSIL apresentaram sensibilidade e especificidade variando entre 67-94% e 82-94%, respectivamente. Para NILM vs. HSIL, os valores de sensibilidade e especificidade estiveram entre 76-97% e 73-100%, respectivamente. Os resultados obtidos em ambos os estudos evidenciam a potencialidade das técnicas espectroscópicas e multivariadas como possíveis metodologias de rastreamento de câncer, o que poderia contribuir fortemente para a redução da morbidade e mortalidade causadas pela doença.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1714946 - KASSIO MICHELL GOMES DE LIMA
Interno - 2140775 - LIVIA NUNES CAVALCANTI
Externo ao Programa - 2329140 - RAIMUNDO FERNANDES DE ARAUJO JUNIOR