Sexo

@book{williams1975sex2,
    author = "Williams, G. C",
    title = "Sexo e Evolução",
    year = "1975",
    publisher = "Princeton, Princeton University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Williams, G. C., 1975, Sexo e Evolução: Princeton, Princeton University Press.}"
}

@article{cotton2000evolution,
    author = "Cotton, James",
    title = "Evolução sem sexo",
    year = "2000",
    journal = "Genome Biology",
    url = "https://doi.org/10.1186/gb-2000-1-3-reports0068",
    doi = "10.1186/gb-2000-1-3-reports0068",
    number = "3",
    volume = "1"
}

FUNDO: Diferenças baseadas no sexo influenciam a biologia tumoral, as respostas imunes e os resultados do tratamento no carcinoma de células renais (CCR), embora a maioria dos modelos computacionais não incorpore simultaneamente hormônios sexuais, composição imune e evolução genética tumoral. Modelos baseados em agentes (MBAs) simulam efetivamente as interações tumor-imune, mas raramente são estendidos para incluir modulação específica do sexo ou otimização baseada em aprendizado de máquina. Este estudo aprimorou um modelo de aprendizado baseado em agentes (MLA) para simular a progressão do CCR e a resposta ao tratamento, integrando efeitos hormonais, interações imunes e adaptação genética tumoral com ajuste orientado por dados. MÉTODOS: Foi desenvolvido um MLA específico para CCR, incorporando agentes imunes (CD8+, NK, Treg, células dendríticas), mecanismos sensíveis a hormônios, módulos genéticos tumorais e efeitos de inibidores de pontos de controle imune (ICIs) e inibidores de tirosina quinase (ITKs). A evolução tumoral foi modelada usando um algoritmo genético simulando mutações de promotor e de genes, com aptidão definida por vantagens de evasão imune e proliferação. Os parâmetros do modelo foram otimizados usando resultados clínicos do conjunto de dados ARON via o framework Optuna, e o desempenho foi avaliado usando o índice de concordância (IC) e o erro quadrático médio (EQM). RESULTADOS: As simulações reproduziram respostas ao tratamento específicas do sexo. Modelos femininos mostraram respostas iniciais atrasadas, mas ativação imune tardia mais forte e regressão tumoral rápida, enquanto modelos masculinos exibiram respostas iniciais mais estáveis, mas maior resiliência tumoral impulsionada por adaptações genéticas. O aprendizado adaptativo demonstrou capacidade de reduzir o erro de previsão com ambas as funções de aptidão. CONCLUSÕES: Este MLA oferece um framework exploratório para fornecer insights preliminares sobre como hormônios sexuais, dinâmica imune e genética tumoral podem contribuir conjuntamente para moldar os resultados do tratamento do CCR. Embora o tamanho amostral limitado restrinja a validação, os resultados sugerem o potencial de combinar MBAs com otimização orientada por dados biológicos para apoiar a previsão de pacientes e chamam para investigação adicional em coortes maiores.

@article{doi103389fimmu20261779638,
    author = "Merelli, Emanuela e Taha, Tarek e Caputo, Marco e Obude, Destiny e Papa, Edoardo e Rizzo, Alessandro e Buti, Sebastiano e Massari, Francesco e Molina-Cerrillo, Javier e Monteiro, Fernando Sabino Marques e Maiorano, Brigida Anna e Santoni, Matteo",
    title = "Um modelo de aprendizado baseado em agentes integrando diferenças sexuais no carcinoma de células renais.",
    year = "2026",
    journal = "Frontiers in imunologia",
    abstract = "FUNDO: Diferenças baseadas no sexo influenciam a biologia tumoral, as respostas imunes e os resultados do tratamento no carcinoma de células renais (CCR), embora a maioria dos modelos computacionais não incorpore simultaneamente hormônios sexuais, composição imune e evolução genética tumoral. Modelos baseados em agentes (MBAs) simulam efetivamente as interações tumor-imune, mas raramente são estendidos para incluir modulação específica do sexo ou otimização baseada em aprendizado de máquina. Este estudo aprimorou um modelo de aprendizado baseado em agentes (MLA) para simular a progressão do CCR e a resposta ao tratamento, integrando efeitos hormonais, interações imunes e adaptação genética tumoral com ajuste orientado por dados. MÉTODOS: Foi desenvolvido um MLA específico para CCR, incorporando agentes imunes (CD8+, NK, Treg, células dendríticas), mecanismos sensíveis a hormônios, módulos genéticos tumorais e efeitos de inibidores de pontos de controle imune (ICIs) e inibidores de tirosina quinase (ITKs). A evolução tumoral foi modelada usando um algoritmo genético simulando mutações de promotor e de genes, com aptidão definida por vantagens de evasão imune e proliferação. Os parâmetros do modelo foram otimizados usando resultados clínicos do conjunto de dados ARON via o framework Optuna, e o desempenho foi avaliado usando o índice de concordância (IC) e o erro quadrático médio (EQM). RESULTADOS: As simulações reproduziram respostas ao tratamento específicas do sexo. Modelos femininos mostraram respostas iniciais atrasadas, mas ativação imune tardia mais forte e regressão tumoral rápida, enquanto modelos masculinos exibiram respostas iniciais mais estáveis, mas maior resiliência tumoral impulsionada por adaptações genéticas. O aprendizado adaptativo demonstrou capacidade de reduzir o erro de previsão com ambas as funções de aptidão. CONCLUSÕES: Este MLA oferece um framework exploratório para fornecer insights preliminares sobre como hormônios sexuais, dinâmica imune e genética tumoral podem contribuir conjuntamente para moldar os resultados do tratamento do CCR. Embora o tamanho amostral limitado restrinja a validação, os resultados sugerem o potencial de combinar MBAs com otimização orientada por dados biológicos para apoiar a previsão de pacientes e chamam para investigação adicional em coortes maiores.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13126258/",
    doi = "10.3389/fimmu.2026.1779638",
    pmcid = "PMC13126258",
    pmid = "42064045"
}