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Publicação
Wavelet-Based Cancer Drug Recommender System
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| 17.97 MB | Adobe PDF |
Autores
Resumo(s)
A natureza molecular do cancro serve de base para estudos sistemáticos de genomas
cancerígenos, fornecendo valiosos insights e permitindo o desenvolvimento de
tratamentos clínicos. Acima de tudo, estes estudos estão a impulsionar o uso clínico de
informação genómica na escolha de tratamentos, de outro modo não expectáveis, em
pacientes com diversos tipos de cancro, possibilitando a medicina de precisão.
Com isso em mente, neste projeto combinamos técnicas de processamento de imagem,
para aprimoramento de dados, e sistemas de recomendação para propor um ranking
personalizado de drogas anticancerígenas. O sistema é implementado em Python e testado
usando uma base de dados que contém registos de sensibilidade a drogas, com mais de
310.000 IC50 que, por sua vez, descrevem a resposta de mais de 300 drogas
anticancerígenas em 987 linhas celulares cancerígenas.
Após várias tarefas de pré-processamento, são realizadas duas experiências. A primeira
experiência usa as imagens originais de microarrays de DNA e a segunda usa as mesmas
imagens, mas submetidas a uma transformada wavelet. As experiências confirmam que
as imagens de microarrays de DNA submetidas a transformadas wavelet melhoram o
desempenho do sistema de recomendação, otimizando a pesquisa de linhas celulares
cancerígenas com perfil semelhante ao da nova linha celular.
Além disso, concluímos que as imagens de microarrays de DNA com transformadas de
wavelet apropriadas, não apenas fornecem informações mais ricas para a pesquisa de
utilizadores similares, mas também comprimem essas imagens com eficiência,
otimizando os recursos computacionais.
Tanto quanto é do nosso conhecimento, este projeto é inovador no que diz respeito ao uso
de imagens de microarrays de DNA submetidas a transformadas wavelet, para perfilar
linhas celulares num sistema de recomendação personalizado de drogas anticancerígenas.
Descrição
Palavras-chave
Sistema de recomendação Transformada wavelet Genoma cancerígeno Cancro Linha celular ADN Google colaboratory Python