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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3399
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Aplicação de espectroscopia de infravermelho com transformada de fourier na busca de marcadores diagnósticos em pacientes com leucemia mieloide aguda |
Título(s) alternativo(s): | Fourier transform infrared spectroscopy in the search for diagnostic markers in patients with acute myeloid leukemia |
Autor: | FERREIRA, Marcos Guimarães |
Primeiro orientador: | PEREIRA, Silma Regina Ferreira |
Primeiro coorientador: | SILVA, Robinson Sabino da |
Primeiro membro da banca: | PEREIRA, Silma Regina Ferreira |
Segundo membro da banca: | CASTELLANO, Lúcio Roberto Cançado |
Terceiro membro da banca: | SANTOS, Clenilton Costa dos |
Quarto membro da banca: | ALENCAR, Luciana Magalhães Rebelo |
Resumo: | A leucemia mieloide aguda (LMA) faz parte de um grupo de neoplasias hematológicas que se caracterizam pelo bloqueio maturativo e proliferação clonal exacerbada de progenitores mieloides na medula óssea ou no sangue periférico. Atualmente, os principais métodos diagnósticos dessa neoplasia, dependem da presença de pelo menos 20% de células malignas na medula óssea ou no sangue periférico, o que geralmente coincide com a fase avançada da doença. Além disso, essas metodologias requerem equipamentos e insumos caros, bem como mão de obra especializada, o que torna o diagnóstico da LMA restrito apenas aos grandes centros de diagnóstico ou pesquisa. Portanto, neste trabalho, implementamos o uso de Espectroscopia de Infravermelho com Transformada de Fourier e reflexão total atenuada (ATR-FTIR) univariada e acoplada com algoritmos de inteligência artificial, como uma ferramenta rápida, barata e com alta sensibilidade e especificidade para discriminação de pacientes com diagnóstico clínico e laboratorial de leucemia mieloide aguda. Para isso, realizamos uma análise espectral quantitativa do plasma (1μl) de 35 pacientes e 35 indivíduos controles, com uma resolução de 4 cm-1 e 32 varreduras espectrais em triplicata, utilizando o espectro do ar como background das análises. Como resultado, foram identificados dez modos vibracionais (3095 cm-1, 1648 cm-1, 1635 cm-1, 1540 cm-1, 1284 cm-1, 1170 cm-1, 1120 cm-1, 1078 cm-1, 1031 cm-1 e 850 cm-1) com sensibilidade e especificidade ≥80% (p<0,0001) em discriminar as amostras patológicas em relação ao grupo controle. Além disso, duas regiões do espectro médio (1333 cm-1 -1272 cm-1 e 1096 cm-1- 996 cm-1) também apresentaram valores de sensibilidade e especificidade igual ou superior a 80% (p<0,0001). Com relação a classificação dos espectros por inteligência artificial, os algoritmos de regressão logística, análise discriminante linear e floresta aleatória, apresentaram acurácias igual ou superior a 90% em pelo menos um conjunto de préprocessamento selecionado, com destaque para o algoritmo máquina de vetores de suporte, que discriminou o controle e LMA com acurácia de 100%. Em conclusão, a espectroscopia ATR-FTIR univariada ou acoplada com algoritmos de inteligência artificial foi capaz de discriminar o plasma de pacientes com LMA e controles, sendo promissor seu uso como teste rápido, de baixo custo e com alta sensibilidade e especificidade para triagem da LMA. |
Abstract: | Acute myeloid leukemia (AML) is part of a group of hematologic neoplasms that are characterized by maturation blockade and exacerbated clonal proliferation of myeloid progenitors in the bone marrow or peripheral blood. Currently, the main diagnostic methods for this neoplasm depend on the presence of at least 20% of malignant cells in the bone marrow or peripheral blood, which generally coincides with the advanced stage of the disease. In addition, these methodologies require expensive equipment and supplies, as well as specialized labor, which makes the diagnosis of AML restricted only to large diagnostic or research centers. Therefore, in this work, we implement the use of Fourier Transform Infrared Spectroscopy and attenuated total reflection (ATR-FTIR) univariate and coupled with artificial intelligence algorithms, as a fast, inexpensive tool with high sensitivity and specificity for patient discrimination with clinical and laboratory diagnosis of acute myeloid leukemia. For this, we performed a quantitative spectral analysis of plasma (1μl) of 35 patients and 35 control subjects, with a resolution of 4 cm- 1 and 32 spectral scans in triplicate, using the air spectrum as the background of the analysis. As a result, ten vibrational modes were identified (3095 cm-1, 1648 cm-1, 1635 cm-1, 1540 cm-1, 1284 cm-1, 1170 cm-1, 1120 cm-1, 1078 cm-1, 1031 cm-1 and 850 cm-1) with sensitivity and specificity ≥80% (p<0.0001) in discriminating the pathological samples in relation to the control group. Furthermore, two regions of the medium spectrum (1333 cm-1 -1272 cm-1 and 1096 cm-1-996 cm-1) also presented sensitivity and specificity values equal to or greater than 80% (p<0.0001). Regarding the classification of spectra by artificial intelligence, logistic regression, linear discriminant analysis and random forest algorithms presented accuracy equal to or greater than 90% in at least one selected pre-processing set, with emphasis on the vector machine algorithm of support, which discriminated the control and LMA with 100% accuracy. In conclusion, univariate ATR-FTIR spectroscopy or coupled with artificial intelligence algorithms was able to discriminate the plasma of AML patients and controls, promising its use as a fast, low-cost test with high sensitivity and specificity for AML screening. |
Palavras-chave: | Leucemia Triagem Modos vibracionais Algoritmos de aprendizado de máquinas Espectroscopia ATR-FTIR Leukemia Screening Vibrational modes Machine learning algorithms ATRFTIR spectroscopy |
Área(s) do CNPq: | Ciências da Saúde |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | DEPARTAMENTO DE BIOLOGIA/CCBS |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA SAÚDE/CCBS |
Citação: | FERREIRA, Marcos Guimarães. Aplicação de espectroscopia de infravermelho com transformada de fourier na busca de marcadores diagnósticos em pacientes com leucemia mieloide aguda. 2021. 69 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde/CCBS) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2021. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3399 |
Data de defesa: | 29-Jun-2021 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA SAÚDE |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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MARCOS-FERREIRA.pdf | Dissertação de Mestrado | 363,73 kB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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