Machine Learning e IA na Descoberta de Biomarcadores em Metabolômica
Centro de Pesquisa em Bioinformática
12 meses
Bioinformatics Pipeline, ML Engineering
O Desafio
A metabolômica baseada em Espectrometria de Massas (LC-MS) gera dados de altíssima complexidade e dimensionalidade. Cada amostra pode conter milhares de features (picos), muitas das quais são ruído, isótopos ou adutos, dificultando a identificação de verdadeiros biomarcadores.
O cliente enfrentava dificuldades na reprodutibilidade das análises e na extração de insights biológicos significativos. O processamento manual era propenso a erros e os métodos estatísticos tradicionais falhavam em capturar relações não-lineares complexas entre os metabólitos e as condições clínicas estudadas.
Era necessário um pipeline robusto, automatizado e inteligente capaz de processar dados brutos, alinhar tempos de retenção e identificar as features mais discriminantes com alta precisão.
A Solução
Desenvolvemos um pipeline híbrido integrando ferramentas de bioinformática estabelecidas com algoritmos avançados de Machine Learning para classificação e seleção de features.
Pré-processamento com XCMS
Utilizamos o pacote XCMS (Bioconductor/R) para detecção de picos (peak picking), correção de tempo de retenção e agrupamento, garantindo alinhamento preciso entre amostras.
Filtragem de Features
Implementamos algoritmos (como CAMERA) para anotação de isótopos e adutos, reduzindo a redundância e focando apenas nos íons moleculares biologicamente relevantes.
Machine Learning
Treinamos modelos de Random Forest e SVM para classificar grupos (ex: Doente vs Controle) e identificar features com maior importância (Gini importance, SHAP values).
Pipeline Automatizado
Todo o fluxo foi containerizado em Docker, orquestrado via Nextflow, garantindo reprodutibilidade total desde o arquivo .mzXML bruto até o relatório final.
Resultados
Tech Stack
- R (XCMS, CAMERA)
- Python (Scikit-learn, Pandas)
- Docker & Nextflow
- MetaboAnalyst (Integração)
- SHAP (Explainable AI)
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