Jornal de Pesquisa e Terapêutica Biomolecular

Abstrato

A equação de distribuição planckiana como um novo método para prever a eficácia da farmacoterapia do cancro da mama

Shresth Rajan*

A medicina personalizada e específica do doente é evidentemente necessária para administrar terapêutica otimizada e prevenir a mortalidade relacionada com o tratamento. A fim de desenvolver um modelo preditivo para a terapêutica do cancro da mama, o estudo seguinte analisou os dados de mRNA de 4.704 genes derivados de 20 doentes com cancro da mama antes e depois do tratamento com doxorrubicina durante 16 semanas. Os dados genómicos de cada doente foram primeiro estratificados em 9 grupos com base na expressão de mRNA em resposta ao tumor e ao tratamento com doxorrubicina. O estudo empregou então a Equação de Distribuição Planckiana (PDE) descoberta na Universidade de Rutgers para modelar as amostras estratificadas, transformando cada mecanismo num único histograma de cauda longa ajustado pelo PDE. O PDE é um novo algoritmo utilizado para mapear linearmente histogramas de cauda longa numa determinada categoria de funções no Plano Planckiano. O nosso modelo PDE baseia-se em 3 parâmetros - A, B e C - dos quais foram extraídos 2 de cada modelo para gerar os gráficos. As inclinações induzidas pelo fármaco dos gráficos A vs. C foram então determinadas para todos os 9 mecanismos de cada doente. O estudo observou um aumento dos níveis de mRNA pós-tratamento para os doentes que sobreviveram mais tempo em 6 grupos distintos de genes. Uma análise mais aprofundada mostrou como o tratamento medicamentoso alterou de forma única cada um dos 9 mecanismos com base na duração da sobrevivência do doente. Estes resultados indicam que os procedimentos baseados em PDE aqui descritos podem fornecer uma nova ferramenta para descobrir potenciais produtos farmacêuticos anti-cancro da mama.