Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Bento, Nataly Peres Carvalho |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5142/tde-24092024-124128/
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Resumo: |
Os glioblastomas são os tumores cerebrais malignos primários mais comuns, compreendendo cerca de 2% de todos os cânceres em adultos. Apesar dos recentes avanços na classificação genética e nas terapias direcionadas para mutações específicas, não houve melhoria significativa na expectativa de sobrevida global para a maioria dos pacientes. Em 2023, nosso grupo de pesquisa relatou resultados promissores de um estudo prospectivo de fase II envolvendo vacinação alogênica com células dendríticas. Até a presente data, seis dos 37 casos notificados permanecem vivos sem recorrência do tumor, exibindo um estado de funcionalidade de 90 a 100% de acordo com a Escala de Karnofsky (KPS) três anos após o início da vacinação. Neste estudo, focamos na caracterização de células imunitárias infiltradas, observadas no momento da excisão do tumor nos pacientes estudados. Utilizamos citometria de fluxo para quantificar células que expressavam marcadores de membrana CD45, CD11b, CD14, HLA-DR, PD-L1 e CD86, além de avaliar o status de IDH-1, idade, gênero, KPS, ECOG, sintomatologia e o número de doses vacinais administradas durante o ensaio. Nosso objetivo foi o de prever a capacidade de resposta em termos de sobrevivência global usando um algoritmo de predição de rede neural. Empregamos o método de retenção aleatória para validação do algoritmo. Dos 37 pacientes inscritos, obtivemos com sucesso células tumorais viáveis de 19 amostras congeladas. O modelo alcançou um valor R square de 0,71 após o treinamento e 0,66 após a validação (onde 1 indica um modelo perfeito e 0 implica nenhuma melhoria em relação a um modelo constante). Valores semelhantes de R square nas amostras de treinamento e validação indicam forte poder preditivo. Os preditores positivos de sobrevida global incluíram positividade para HLA-DR, PD-L1, status de mutação IDH-1, presença de déficits focais e escores KPS mais elevados, enquanto os preditores negativos foram a elevada expressão de CD86, idade avançada, sintomas de hipertensão intracraniana (ICH) e maior status de desempenho ECOG. Em conclusão, o algoritmo de rede neural aqui descrito permite a previsão da capacidade de resposta à vacinação de células dendríticas em termos de sobrevivência global, com base nas características clínicas e no perfil de infiltração de células imunes observado no momento da excisão do tumor |
