Dissertação
Dynamic Bayesian networks for clinical decision support on ankylosing spondylitis patients under biological therapies EVALUATED
As doenças reumáticas e musculoesqueléticas (DRMs) encontram-se entre as doenças crónicas mais comuns do mundo, constituindo um enorme fardo para os indivíduos. A espondilite anquilosante (EA) é uma doença inflamatória que afeta principalmente as articulações da coluna, levando os pacientes a experienciar não só limitações físicas, mas também uma redução na qualidade de vida. Atualmente, não existe cura para a doença, no entanto, existem tratamentos que permitem retardar a progressão e aliviar os sintomas, apresentando-se como promissoras terapias biológicas recentemente desenvolvidas, incluindo antagonistas do fator de necrose tumoral (TNF) alfa. Contudo, nem todos os pacientes respondem a estes tratamentos, podendo até experienciar efeitos adversos severos. Adicionalmente, estas são terapias dispendiosas, sendo essencial identificar quais os pacientes que delas poderão beneficiar. O objetivo deste trabalho é identificar preditores de resposta à terapia e distinguir entre três diferentes agentes anti-TNF, adalimumab, etanercept e infliximab, de modo a avaliar o que melhor se adequa a cada paciente. Este objetivo foi conseguido através de redes de Bayes dinâmicas construídas a partir de dados do Registo Nacional de Doentes Reumáticos. Resultados obtidos com este estudo corroboram alguns dos encontrados na literatura, como os homens apresentarem melhores respostas às três terapias estudadas. Por outro lado, novas associações foram identificadas, com pacientes com IMC mais elevado apresentando uma pior resposta quando tratados com adalimumab. Para além disso, pacientes HLA-B27 negativos parecem ter uma pior resposta quando tratados com infliximab. Finalmente, para pacientes mais velhos ou com maior duração da doença, infliximab parece ser uma melhor opção terapêutica.
julho 15, 2021, 0:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Alexandra Sofia Martins de Carvalho
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Susana de Almeida Mendes Vinga Martins
Departamento de Bioengenharia (DBE)
Professor Associado