Aplicação de um método computacional no diagnóstico precoce do câncer de próstata baseado em reconhecimento de padrões proteómicos

Abstract

O câncer de próstata na sua fase inicial possui uma evolução bastante sigilosa, tanto que a maioria dos pacientes não apresentam sintomas, e quando os mesmo aparecem são confundidos com o crescimento benigno da próstata. Neste trabalho propõe-se a aplicação de um conjunto de técnicas computacionais para compor um novo método de diagnóstico precoce do câncer de próstata, baseado em reconhecimento de padrôes proteômicos. O método possui basicamente três etapas. A primeira etapa é realizada pela técnica de Análise de Componentes Independentes (ICA) atravès do algoritmo FastICA, com o objetivo de extrair as características dos sinais proteômicos. A segunda etapa objetivando diminuir o conjunto de caractecsticas, e com isso o custo computacional utilizou-se a técnica Máxima Relevância e Mínima Redundância (mRMR). Na terceira etapa utilizouse dois classificadores de modo a comparar os resultados entre eles e decidir pelo melhor conjunto de t´ecnicas a serem empregadas no diagn´ostico precoce do cˆancer de próstata, Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e a Análise Discriminante Linear (LDA). Assim, os resultados obtidos com conjunto de t´ecnicas (ICA =⇒ mRMR =⇒ SVM) foram satisfatório, mas foi fazendo uso do conjunto (ICA =⇒ mRMR =⇒ LDA) que os melhores resultados foram alcançados a partir de um vetor de 77 características, o classificador LDA obteve uma ótima resposta na fase de classificação, obtendo acurácia, especificidade e sensibilidade respectivamente de 100%, 100% e 100%.