Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/20630
Título: Data acquisition, curation and modeling for integration of Alzheimer's disease neuroimaging data from ADNI in the translational biomedicine platform tranSMART
Autor: Veríssimo, Vasco de Almeida Jorge
Orientador: Schneider, Reinhard
Matela, Nuno Miguel de Pinto Lobo e,1978-
Palavras-chave: Doenças neurodegenerativas
Doença de Alzheimer
Taxonomia baseada em mecanismos
AETIONOMY
ADNI
tranSMART
Teses de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: Nos dias que correm, as doenças neurodegenerativas afetam milhões de pessoas em todo o mundo, havendo mais de 600 doenças diferentes que incidem sobre o sistema nervoso, sendo as doenças de Alzheimer e Parkinson as mais comuns. Estudos indicam que 60-70% das pessoas que sofrem de distúrbios cerebrais, são casos de Alzheimer. Se olharmos para os Estados Unidos como exemplo, mais de 5 milhões de pessoas sofrem de Alzheimer e pelo menos 500 mil pessoas sofrem de Parkinson. As doenças neurodegenerativas são doenças caracterizadas pela deterioração progressiva do sistema nervoso, que ocorre quando as suas células, os neurónios, começam a degenerar e a morrer. Isso é preocupante pois os neurónios são a base do funcionamento do sistema nervoso e não se reproduzem, não podendo ser substituídos, o que faz com que as doenças neurodegenerativas sejam, normalmente, incuráveis e debilitantes. A doença de Alzheimer, descrita pela primeira vez por Alois Alzheimer, é um tipo de demência que afecta o cérebro, provocando problemas ao nível da memória, pensamento e comportamento. Os seus sintomas desenvolvem-se lentamente, em geral, com pioras progressivas que acabam por interferir com as tarefas do dia-a-dia. Esta doença afecta cerca de 44 milhões de pessoas a nível mundial, sendo que este número é esperado aumentar até três vezes mais nos próximos 50 anos. É uma doença geralmente associada à idade, embora haja casos de incidência antecipada, com pacientes nos seus 40s ou 50s anos de idade. Embora as causas para a doença de Alzheimer não estejam ainda completamente compreendidas, os cientistas acreditam que, para a maioria das pessoas, esta doença resulta duma combinação de factores genéticos, ambientais e de estilo de vida, que vão afectando o cérebro ao longo do tempo. Por ser a doença neurodegenerativa mais comum no Mundo, a doença de Alzheimer acaba também por ser a doença com maior impacto financeiro nos países desenvolvidos, representando também um enorme peso para os pacientes e para a sua família, tanto a nível económico, como a nível mental e psicológico, visto que esta devastadora doença, apesar de ter medicação disponível para eventualmente reduzir o efeito dos sintomas, não tem ainda cura. Com estes dados em mente, podemos verificar a importância de se começar a direcionar a investigação no sentido de melhorar o diagnóstico e terapia clínica destas doenças neurodegenerativas. Uma das maneiras mais eficazes de alcançar este objetivo é tentar centralizar todo o conhecimento e informação sobre essas doenças e reformar sistemas de classificação de doenças previamente estabelecidos, tais como a CID (Classificação Internacional de Doenças). A doença de Alzheimer é actualmente classificada pelos seus sintomas e severidade, embora seja claro hoje em dia que este sistema não representa as diferentes causas possíveis para a doença, pois os mesmo sintomas podem ser gerados por diferentes causas genéticas ou moleculares. Existe então um reconhecimento geral de que os sistema de classificação tem de mudar, por exemplo para um que utilize uma taxonomia baseada em mecanismos (mechanism-based taxonomy), a qual se baseia no conhecimento sobre as vias biológicas envolvidas na etiologia de uma doença, de modo a guiar a classificação das classes e subclasses da doença. É portanto neste contexto que surge o projeto AETIONOMY, cujo principal objetivo incide no desenvolvimento de uma taxonomia baseada em mecanismos para as doenças de Alzheimer e Parkinson, sendo que o seu maior desafio reside no facto de que, para a maioria das doenças neurodegenerativas, as vias biológicas disfuncionais subjacentes à doença não são conhecidas. O AETIONOMY pretende identificar e recolher todos os dados disponíveis mundialmente, incluíndo dados clínicos, de imagem ou genéticos, sobre a doença de Alzheimer, com o fim de desenvolver uma estrutura comum que combine todos os dados obtidos, de maneira a ser possível identificar padrões que tornem possível a divisão da doença em sub-grupos de pacientes com causas semelhantes da sua doença, na expectativa de identificar mudanças patofisiológicas durante a doença a nível molecular, que possam conduzir a uma nova taxonomia da doença. O presente estudo incidiu sobre a doença de Alzheimer, mais especificamente sobre os dados clínicos da ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative), e como processar e tratar estes dados para que seja possível integrá-los numa plataforma de biomedicina translacional chamada tranSMART, cujo intuito é a criação de novas rotas para a identificação dos mecanismos subjacentes à doença, antes de os organizar e propor uma taxonomia racional da mesma. Este estudo teve como principal objetivo obter os dados da ADNI, analisá-los e estudar toda a envolvência desta iniciativa, de maneira a conseguir uma melhor perceção do panorama geral da mesma, fazendo de seguida o processamento, modelação e limpeza destes dados clínicos para integração no tranSMART. Ao mesmo tempo procurou-se aprofundar o conhecimento sobre a doença de Alzheimer, inclusive os seus sintomas, possíveis causas e diagnóstico. Recorreu-se neste trabalho a diferentes pacotes de software e linguagens de programação, tais como o OpenRefine e o Python. Este estudo propõe então uma revisão completa dos conceitos e dados estruturais da ADNI, ao mesmo tempo que obtém e armazena localmente todos os dados, valores e variáveis utilizados no âmbito desse mesmo projecto. Foi também criado um software para a transformação dos dados da ADNI, com o objectivo de os integrar numa plataforma de biomedicina translacional. No entanto, primeiro é indispensável compreender os princípios de tratamento de dados para o carregamento de dados no tranSMART para poder ser possível a integração dos dados da ADNI, fazendo com que estejam disponíveis para outros projectos a nível mundial, tal como o AETIONOMY e o eTRIKS, por exemplo. Com este estudo tornou-se possível adicionar os dados da ADNI à base de dados do tranSMART, de forma a torná-los disponíveis para terceiros e outros projetos, ajudando então a tão desejada centralização do conhecimento sobre esta doença, o que representa um passo importante na direção dos objectivos traçados por este projecto, ajudando na recolha de dados, e, sendo a ADNI uma das maiores iniciativas de estudo clínico sobre Alzheimer alguma vez feita, o seu carregamento no traSMART é crucial para uma melhor compreensão da doença e dos seus mecanismos. A dissertação encontra-se dividida em 5 capítulos. O primeiro consiste numa introdução ao tema da dissertação e aos seus objetivos, e no segundo são descritos os principais conceitos inerentes ao trabalho desenvolvido --- como por exemplo conceitos sobre doenças neurodegenerativas, mais especificamente a doença de Alzheimer --- analisando ao pormenor as suas causas, as diferentes fases, compreender a sua neuropatologia e estudar o seu diagnóstico. São abordados também temas e conceitos relacionados com a bioinformática por detrás deste estudo, especificando também algumas das plataformas e pacotes de software utilizados. O terceiro capítulo descreve os materiais e metodologias utilizadas, explicando pormenorizadamente todos os passos e processos involvidos neste projecto, em cada uma das quatro principais fases dos mesmo (aquisição, tratamento, modelação e integração dos dados da ADNI), sendo que no quarto capítulo se encontram os resultados obtidos após a conclusão da parte prática deste estudo, apresentando também uma discussão sobre os mesmos, à medida que vão sendo demonstrados. No quinto e último capítulo encontram-se a Conclusão e Trabalho Futuro, ondese apresentam as ideias finais deste estudo, juntamente com sugestões de trabalho futuro que poderá dar seguimento a este estudo. Existe ainda uma secção de Anexos, onde se encontram os dicionários criados para este projecto e o script de Python criado para a modelação dos dados.
Neurodegenerative diseases affect millions of people worldwide, and Alzheimer’s disease (AD) is the most common type. For example in America, more than five million people are living with AD, although some estimates are much higher. With that in mind, it is more and more important to start working towards the improvement of these neurodegenerative diseases’ diagnosis and clinical therapy. One way to achieve that goal is to centralize all the knowledge on those diseases and reform established disease classification systems, such as ICD [International Classification of Disease], using a “mechanism-based taxonomy”, based upon the knowledge about the biological pathways involved in the aetiology of a disease to guide the classification of disease classes and subclasses, and that is the main goal of the AETIONOMY project, with its greatest challenge lying on the fact that, for most neurodegenerative diseases, the dysfunctional biological pathways underlying the disease are not known. This project will focus on the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) Clinical Data, and how to properly curate this clinical data and process it for integration in a translational biomedicine platform (tranSMART), analyzing and studying its relevance, as well as having a better understanding of this initiative’s global overview, with the purpose of defining new routes towards the identification of the underlying disease mechanisms, before organizing the latter, as well as proposing a rational disease taxonomy. This study made it possible to add the ADNI clinical data to the tranSMART’s database, making it available to third-part projects and thus helping the centralization of the current knowledge about this disease.
Descrição: Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/20630
Designação: Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica
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