Analisi di dati clinici relativi alla terapia per l'epatite C
In questa tesi viene sviluppato un algoritmo matematico originale, studiato e validato per l’analisi predittiva della risposta sostenuta (probabilità di guarigione nel singolo individuo) alla terapia antivirale per l’epatite C. L’importanza di questa metodica risulta cardinale per i seguenti risvolti clinico e socio-economici: a) individuazione dello schema terapeutico con Peg-interferone (Peg-IFN) e Ribavirina (RBV) più adeguato per ottenere la massima efficacia ed i minimi effetti collaterali; b) applicazione di una precoce sospensione della terapia se non efficace (già dopo il 1°/3° mese), limitando i costi terapeutici (25.000 euro/anno) non utili ai fini del conseguimento della guarigione (eradicazione virale); c) sviluppo di un sistema matematico semplice ed efficace per la gestione della terapia antivirale che possa essere applicato, dopo validazione, in tutti i centri specialistici di trattamento dell’epatite C, uniformando lo schema di trattamento in tutto il territorio Nazionale; d) implementazione matematico-clinica per la prevenzione di malattia epatica evolutiva (cirrosi epatica ed epatocarcinoma) nei soggetti affetti da epatite C.
Tramite la tecnica di induzione di Probability Estimation Tree (PET), vengono prodotti dei modelli per predire la risposta sostenuta già nelle fasi iniziali di trattamento. I modelli sono realmente utilizzabili nella pratica clinica in quanto utilizzano parametri facilmente misurabili con test di routine. Inoltre, in questa tesi è stato modificato il metodo computazionale di induzione di PET per separare logicamente il passato e il futuro della terapia a un dato istante temporale. I modelli costruiti permettono allo specialista di osservare qual è la probabilità di ottenere la risposta sostenuta per un nuovo paziente prima del trattamento e durante il trattamento, e di vedere come questa possa variare in base alle scelte sulle dosi di IFN e RBV compiute in quell'istante temporale. Grazie alla fase di validazione, tali modelli consentono la costruzione di una terapia mirata rispetto alle varie tipologie di pazienti e l'adattamento di essa in base alla loro risposta.
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Informazioni tesi
Autore: | Simone Romano |
Tipo: | Tesi di Laurea Magistrale |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Padova |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria Informatica |
Relatore: | - Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 104 |
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