Uma ferramenta para predições de epítopos lineares de células B baseada em uma rede neural da teoria da ressonância adaptativa

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: La Marca, Anthony Ferreira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Mapeamento de epítopo; Diagnóstico; Predição in sílico; Epítopos lineares de células B; Epitope mapping; Diagnosis; In silico prediction; Linear B-cell epitopes; Artificial neural network; Fuzzy-ARTMAP
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/216870

O sistema público de saúde é extremamente dependente do uso de vacinas para imunizar a população de uma série de doenças infecciosas e perigosas, evitando que o sistema entre em colapso e que milhões de pessoas morram todo ano. No entanto, para desenvolvê-las e monitorar de forma efetiva essas doenças é necessário utilizar métodos de diagnóstico precisos, capazes de identificar regiões altamente imunogênicas dentro de uma determinada proteína patogênica. Os métodos experimentais existentes têm custos elevados, são demorados e exigem um árduo trabalho laboratorial, pois requerem a triagem de um grande número de potenciais epítopos candidatos, tornando os métodos extremamente laboriosos, especialmente para a aplicação em microrganismos maiores. Nas últimas décadas, os pesquisadores desenvolveram métodos de predição in sílico, baseados em aprendizagem de máquina, para identificar esses marcadores, de maneira a reduzir drasticamente a lista de potenciais epítopos candidatos para os testes experimentais, e, consequentemente, diminuir a laboriosa tarefa associada ao seu mapeamento. Apesar dos esforços da última década e da quantidade de dados disponíveis em grandes bases de dados públicas, as ferramentas e métodos desenvolvidos, com o propósito de identificar esses marcadores, ainda apresentam baixa acurácia, aprendizado lento e não utilizam técnicas de aprendizado on-line. Desta forma, a proposta deste trabalho é desenvolver uma ferramenta que utilize uma abordagem inédita, atentando ao treinamento on-line e na melhora da acurácia na identificação de epítopos lineares de células B. Para isso, a ferramenta nomeada BepFAMN (B Epitop Prediction Fuzzy ArtMap Artificial Neural) network, utiliza a Rede Neural Artificial (RNA) ARTMAP-FUZZY, treinada com epítopos anotados de sequências de aminoácidos de proteína, disponíveis no banco de dados do IEDB. Essa base de dados foi particionada utilizando a técnica de validação cruzada quíntupla e operada para treinamento e validação, sendo que os dados, antes de serem apresentados à RNA, foram pré-processados utilizando a escala de propensão de aminoácidos e sua proporção em epítopos positivos e negativos. Para os testes foi utilizado a base de dados do BepiPred-2.0, como uma base independente. Em ambos, validação e teste, os resultados foram promissores, alcançando área sob a curva (AUC) ROC de aproximadamente 0,9289 e 0,7831, respectivamente. Os valores alcançados, principalmente o de teste, demonstram que os melhores resultados, até então alcançados pela ferramenta EpiDope (0,605), foram superados. Este fato, contribui com uma redução considerável do número de potenciais epítopos lineares a serem validados experimentalmente, reduzindo o tempo laboratorial e acelerando o desenvolvimento de testes de diagnósticos, vacinas e abordagens imunoterapêuticas.