[ABE-L] Seminário PIPGEs com Daniel Tiezzi (FMRP-USP): 30/08 (sexta) às 14hs no CINA-UFSCar

[Rafael Izbicki]

Caros,

Na sexta-feira, *30 de agosto às 14:00hs*, teremos seminário do Programa
Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP.

*Nome*: Prof. Dr. Daniel Tiezzi (FMRP-USP)

*Título*: Biologia computacional e heterogeneidade intratumoral no câncer
de mama

*Abstract*: O câncer de mama é a principal neoplasia maligna que acomete as
mulheres em todo o mundo. Felizmente, ela é uma doença potencialmente
curável e as chances de cura estão altamente relacionadas ao estágio
anatômico da doença e características morfológicas e moleculares
intrínsecas da neoplasia. Ela é considerada uma doença heterogênea. Com o
desenvolvimento de tecnologias de alto rendimento em genética e biologia
molecular, foi possível classificar melhor a heterogeneidade da doença.
Atualmente, podemos identificar pelo menos cinco subtipos de câncer de mama
associados a comportamentos clínicos e biológicos distintos. A
classificação, conhecida como classificação PAM50 utiliza métodos de
clusterização hierárquica com base em perfil de expressão gênica global e
identifica os subtipos moleculares luminal A, luminal B, subtipos
enriquecidos com HER2, tipo normal e tipo basal. A nível celular, tem sido
demonstrado que que os carcinomas de mama frequentemente apresentam uma
heterogeneidade intratumoral, que é explicada pela teoria da evolução
clonal do câncer. A heterogeneidade intratumoral tem sido descrita como um
fator extremamente relevante na resistência ao tratamento. O estudo da
diversidade clonal é feito por análise de sequenciamento do exoma (WXS)
que, por demandar altos custos e tempo de processamento e análise de dados,
é inviável na rotina clínica. Rotineiramente, parte da inferência da
heterogeneidade intratumoral é realizada pelo Patologista na avaliação
histológica do grau nuclear. O grau histológico é um fator prognóstico bem
conhecido e é determinante na definição de tratamento sistêmico no câncer
de mama. No entanto, estudos demonstram que o método tem uma variabilidade
inter observador considerável. O uso de visão computacional atrelado a
ferramentas de aprendizado profundo podem extrair atributos e fazer
predições que ultrapassam a cognição humana. A utilização dessas
tecnologias tem grande potencial em diagnóstico auxiliado por computador
(CAD) na inferência da heterogeneidade intratumoral.

*Sobre: *Daniel Tiezzi, MD, PhD, é Professor Associado junto ao
Departamento de Ginecologia e Obstetrícia (Divisão de Mastologia) e do
curso de Informática Biomédica na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto -
USP. É especialista em Mastologia e Oncologia Clínica e tem grande
experiência na aplicação de recursos computacionais para análise
integrativa de dados biológicos em larga escala na área de oncologia
molecular e genética.

*Local: *Sala 6 do CINA-UFSCar (São Carlos)

Todos são bem vindos!

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          Rafael

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Rafael Izbicki
Assistant Professor | Vice Director of Graduate Studies
Department of Statistics
Federal University of São Carlos (UFSCar)
https://rafaelizbicki.com/
www.small.ufscar.br
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