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Universidade Federal da Bahia - Campus Anísio Teixeira

Início / Noticias / Grupo de Bioinformática da UFBA-Conquista identifica biomarcadores e desenvolve programa para auxiliar diagnóstico de câncer de pâncreas


O adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), o subtipo mais comum de câncer de pâncreas, apresenta alta mortalidade e potencial metastático devido à ausência de sintomas na sua fase inicial, dificultando seu diagnóstico. O número de casos tem aumentado nas últimas décadas, sendo obesidade e diabetes os fatores de risco comumente associados à sua etiologia. A taxa de sobrevida para pacientes com ressecção cirúrgica é de cerca de 14 a 20 meses, com uma taxa de sobrevida em 5 anos inferior a 5% dos casos. O PDAC corresponde à 90% de todas as neoplasias pancreáticas, sendo observado que alterações moleculares e modificações extracelulares influenciam fortemente o seu desenvolvimento.

O Grupo de Estudos em Bioinformática realizou uma meta-análise de amostras de PDAC coletadas em bancos de dados e observou a existência de um conjunto de 40 genes nas amostras do tecido tumoral que eram expressas diferencialmente em comparação com amostras de pâncreas saudável. Análises posteriores indicaram que cinco genes dentro desse conjunto eram bons candidatos à biomarcadores, além de também terem níveis proteicos reportados A partir disso, foi desenvolvido um software denominado PDAC-ANN. Esse software é uma rede neural artificial que utiliza informações de expressão gênica desses cinco genes para predizer a probabilidade de uma amostra ser normal ou câncer de pâncreas.

Esse trabalho foi publicado na revista BMC Cancer apresentando toda a metodologia e resultados obtidos. Com o objetivo de alcançar um público maior e geral, foi realizada ainda uma publicação na revista de Research Outreach. Ambas as publicações de acesso livre.

Link para a publicação do artigo original publicado na BMC Cancer
Almeida, P.P., Cardoso, C.P. & de Freitas, L.M. PDAC-ANN: an artificial neural network to predict pancreatic ductal adenocarcinoma based on gene expression. BMC Cancer 20, 82 (2020).

Link para a publicação do artigo publicado na Research Outreach
Freitas LM., 2020. "Artificial intelligence allows quick and easy diagnosis of pancreatic cancer"Research OUTREACH. (113).

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