Questão FC700729
Um grupo de pesquisa está desenvolvendo um modelo computacional para prever possíveis reações adversas de uma vacina de mRNA. A abordagem computacional mais adequada para identific
Imunologia
VUNESP · 2025
Um grupo de pesquisa está desenvolvendo um modelo computacional para prever possíveis reações adversas de uma vacina de mRNA. A abordagem computacional mais adequada para identificar potenciais respostas inflamatórias exageradas em subpopulações de pacientes é:
- análise de redes bayesianas, integrando dados de citocinas e expressão gênica para prever vias inflamatórias.
- modelagem baseada em equações diferenciais para simular a cinética de anticorpos no soro.
- simulação de dinâmica molecular para estudar a estrutura do antígeno vacinal.
- algoritmos de alinhamento de sequências para comparar o genoma do patógeno com o hospedeiro.
- modelos de regressão linear para quantificar níveis de IgG sem considerar interações celulares.
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Gabarito
A
Comentário do professor
A alternativa correta aposta em redes bayesianas que integram dados de citocinas e expressão gênica para predizer vias inflamatórias. Redes bayesianas são modelos gráficos probabilísticos que codificam dependências condicionais entre variáveis e permitem inferir probabilidades de eventos biológicos a partir de observações.
Ao combinar perfis de citocinas, assinaturas transcricionais e covariáveis clínicas, o modelo estima a probabilidade posterior de ativação de vias inflamatórias em indivíduos ou grupos. É possível aprender a estrutura a partir dos dados, incorporar conhecimento prévio e lidar com dados faltantes.
O resultado é uma ferramenta de inferência e estratificação de risco: dada uma configuração de biomarcadores, calcula-se \(P(\text{via ativa} \mid \text{dados})\), identificando subpopulações com maior probabilidade de resposta inflamatória exagerada e priorizando hipóteses mecanísticas acionáveis.
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