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Aplicação de Machine Learning na identificação de clusters com cancro do reto em função de alterações metabólicas
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Authors
Abstract(s)
O cancro colorretal, o terceiro mais comum no mundo e a segunda principal causa de morte
por cancro (Fernandes, Gollub e Brown 2022), apresenta uma resposta terapêutica bastante
variável ao tratamento neoadjuvante (Roeder et al. 2020). Neste contexto, os perfis metabólicos
têm sido alvo de estudo, revelando-se promissores como potenciais preditores da
resposta terapêutica (F. Xu et al. 2023).
O presente trabalho analisou técnicas de aprendizagem não supervisionada para identificar
padrões em perfis metabólicos de aminoácidos e acilcarnitinas, com o objetivo de melhorar
a estratificação de doentes com cancro colorretal. Foram analisadas 4052 amostras de aminoácidos
e 865 de acilcarnitinas da Unidade Local de Saúde de Santo António, organizadas
em três conjuntos: população geral, doentes com cancro colorretal (CRC) e doentes CRC
em estádio M0.
Os resultados demonstraram a capacidade de identificar clusters bem delimitados para os três
conjuntos de dados. Observou-se uma associação moderada entre clusters e diagnósticos
nos perfis de aminoácidos e uma associação forte nos perfis de acilcarnitinas. Adicionalmente,
foram identificados metabólitos mais discriminantes em cada cluster. Contudo, a
análise longitudinal realizada em doentes com múltiplas amostras não revelou associações
significativas entre clusters e progressão clínica, sugerindo a necessidade de estudos futuros
com amostras mais robustas.
Em suma, este trabalho reforça o potencial dos perfis metabólicos como ferramentas complementares
de apoio ao diagnóstico e à estratificação de doentes com cancro colorretal.
Description
Keywords
Machine Learning Unsupervised Learning Colorectal Cancer Metabolic Profiles Amino acids Acylcarnitines Clustering Biomarkers Biomarcadores Acilcarnitinas Aminoácidos Perfis Metabólicos Cancro Colorretal Aprendizagem Não Supervisionada