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ESS - DM -Técnicas Laboratoriais em Biopatologia

URI permanente para esta coleção:

http://hdl.handle.net/10400.22/13726

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Percorrer ESS - DM -Técnicas Laboratoriais em Biopatologia por assunto "Algoritmos"

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  • Algoritmo para seleção das plataformas de NGS para a oncologia clínica
    Publication . Ribeiro, Angélica Cristina Neto; Cirnes, Luís; Silva, Regina Augusta Alves Pereira da
    Com os avanços das tecnologias de sequenciação de nova geração, surgiram plataformas cujas características influenciam a aplicação clínica em oncologia. Até ao momento, não existia nenhum algoritmo capaz de identificar as aplicações clínicas mais adequadas para cada plataforma, tanto em targeted sequencing como em sequenciação do exoma completo. O principal objetivo deste estudo exploratório foi desenvolver um algoritmo que apoie essa seleção. Realizou-se uma pesquisa bibliográfica nas bases PubMed, Web of Science e Scopus, abrangendo artigos originais publicados entre 2019 e 2025. Foram analisados 239 artigos, permitindo determinar parâmetros de desempenho, como profundidade de cobertura, tipo e quantidade de amostra, comprimento de leitura, Phred quality score, limite de deteção, custo por amostra, tempo de resposta, e a capacidade de detetar diferentes variantes genéticas. Observou-se que as plataformas short-read representam mais de 90% dos estudos clínicos, com elevada profundidade de cobertura. A sequenciação do exoma completo foi aplicada em situações especificas, enquanto o targeted sequencing predominou no diagnóstico clínico. As plataformas long-read destacaram-se na deteção de regiões complexas, com utilização clínica limitada. Os resultados permitiram desenvolver um algoritmo que orienta a seleção da plataforma mais adequada para cada contexto clínico, promovendo uma aplicação mais eficiente das plataformas de sequenciação.
    2025-11-07Dissertação de mestrado Acesso embargado Ver mais
  • Deteção de cancro da próstata por inteligência artificial em Histopatologia: uma revisão bibliográfica
    Publication . Pinho, Bia Alexandra Gonçalves de; Malhão, Fernanda; Silva, Regina; Vale, João
    O cancro da próstata (CP) é o segundo tipo de cancro mais incidente nos homens. A implementação da patologia digital e a aplicação de algoritmos de inteligência artificial (IA) em CP estão em grande desenvolvimento. Esta revisão bibliográfica teve como objetivos expor as potencialidades e comparar algoritmos de IA para diagnóstico de CP, para facilitar a sua seleção e aplicação em laboratórios de Anatomia Patológica e, paralelamente, explorar algoritmos com aplicações em investigação. Foram selecionados seis softwares de IA para diagnóstico, com características distintas, como os tipos de deteção, tipo de amostra, percentagens de sensibilidade e especificidade e aprovação por entidades de conformidade. Concluiu-se que todos os softwares têm alta sensibilidade e especificidade, detetam o grau e realizam a quantificação tumoral, a grande maioria deteta o score de Gleason, porém, apenas o Paige Prostate Suite e o GalenTM Prostate avaliam a invasão perineural. No entanto, o DeepDx® Prostate é o único que permite avaliar cortes histológicos de prostatectomias radicais. Em investigação, verificaram-se maiores variabilidades de sensibilidade e especificidade, contudo, a sua referenciação é essencial uma vez que podem ter uma contribuição importante no desenvolvimento de novos algoritmos que podem ser aplicados na clínica.
    2023-09-07Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais