Questão FC701200
Um modelo computacional está sendo desenvolvido para prever a eficácia de uma vacina de subunidade em indivíduos com diferentes perfis genéticos de HLA. Qual tipo de algoritmo é ma
Sem classificação
VUNESP · 2025
Um modelo computacional está sendo desenvolvido para prever a eficácia de uma vacina de subunidade em indivíduos com diferentes perfis genéticos de HLA. Qual tipo de algoritmo é mais apropriado para incorporar a variabilidade genética na previsão da resposta imune?
- Algoritmos de clustering para agrupar indivíduos com base em títulos de anticorpos.
- Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade de dados clínicos, ignorando dados genéticos.
- Simulações de Monte Carlo para estimar a estabilidade química do antígeno vacinal.
- Modelos de aprendizado de máquina supervisionados, como florestas aleatórias, para correlacionar alelos HLA com respostas imunes.
- Modelos de redes neurais profundas para prever a sequência do antígeno sem considerar o hospedeiro.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A alternativa aponta para modelos de aprendizado de máquina supervisionado, como florestas aleatórias, que são adequados quando se deseja aprender uma relação direta entre variáveis genéticas do hospedeiro e um desfecho imunológico.
Ao treinar com exemplos rotulados (por exemplo, pares alelos HLA → intensidade de resposta imune), o modelo captura interações não lineares e efeitos combinatórios entre alelos.
Florestas aleatórias oferecem robustez a ruído, tolerância a alta dimensionalidade e estimativas de importância de variável, úteis para identificar alelos ou haplótipos relevantes.
Na prática é preciso codificar HLA adequadamente (one‑hot ou embeddings), usar validação cruzada para evitar overfitting e métricas como AUC ou precisão para avaliar desempenho.
Com dados rotulados e pré‑processamento adequado, esse tipo de modelo permite prever eficácia vacinal condicionada ao perfil genético.
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