Redes neurais aplicada no desenvolvimento de modelo para apoio a decisão na terapia antirretroviral em portadores do HIV-1 - Vieira, Thuany Christine Lessa de Azevedo (2015)
Durante a última década a terapia antirretroviral (TARV) contribuiu para a redução da taxa de mortalidade e morbidade entre as pessoas infectadas pelo HIV-1. Contudo, a falha terapêutica relacionada ao surgimento de resistências aos retrovirais em função das mutações e/ou pela não adesão à terapia antirretroviral é um problema de saúde pública. Torna-se de fundamental importância a compreensão dos padrões de resistências e dos mecanismos a eles associados, possibilitando a escolha de um tratamento terapêutico apropriado que considere a frequência de mutação, quantidade de partículas virais (CV) e células CD4+ entre os subtipos B e C. Portanto, o objetivo desse trabalho é desenvolver um modelo baseado em inteligência computacional para auxiliar a tomada de decisão e proporcionar melhor suporte a prática clí-nica e de pesquisa daqueles que lidam diretamente com pacientes. Foram utilizadas 923 amos-tras para esse estudo, obtidas juntos ao Laboratório de Virologia Molecular da Universidade Federal do Rio de Janeiro pertencente à rede de genotipagem do Ministério da Saúde. Inicial-mente foi realizado um estudo do perfil de mutações dos subtipos B e C. Para tal foi feito um corte com pacientes com entrada no sistema a partir de 1998, com frequência de mutações na protease maior ou igual a 5% e submetidos a uma única terapia HAART com apenas um ini-bidor de protease, Nelfinavir (NFV), ou sem nenhum inibidor de protease. Foram realizadas 50 simulações para cada um dos subtipos usando as posições da sequência da protease como dados entrada juntamente com as taxas de carga viral e CD4+. Através dos estudos foi possí-vel observar que o subtipo C possui caráter diferenciado do subtipo B tanto em nível de CV e CD4+ quanto ao número de mutações no gene da protease, fato esse que enfatiza a necessida-de de tratamentos específicos para cada subtipo pelos profissionais da saúde. Além disso, o modelo demonstrou um desempenho satisfatório, possuindo um bom índice de acertos.