Luigi SENATORE | Progetti

APPLICAZIONE DEI GIOCHI DI COALIZIONE NELLA DIAGNOSI E CURA DELLE PATOLOGIE TUMORALI

I “Microarray Games" consentono di utilizzare tecniche di teoria dei giochi per analizzare i dati ottenuti con “Microarray Analysis”. In particolare, il cosiddetto indice di Shapley", consente di proporre un ranking dei geni che considera il comportamento di gruppi di geni. Il vantaggio di questa procedura di calcolo è quello di non avere problemi di carattere computazionale nonostante la presenza di migliaia di giocatori (geni). Utilizzando l’indice di Shapley è possibile affrontare diverse analisi legate al campo biomedico (Stefano Moretti, Fioravante Patrone, and Stefano Bonassi ( The class of microarray games and the relevance index for genes. TOP, 15(2):256{280, 2007). Il primo obiettivo è quello di capire come è possibile costruire un gioco partendo dai dati di un’analisi microarray. La costruzione di un gioco cooperativo da la possibilità di individuare un valore di Shapley, la funzione di questa grandezza è quella di costituire un “indice di potere” per i vari geni/giocatori. Esistono vari aspetti da considerare nell’elaborazione della ricerca. Un aspetto prioritario è quello di riconsiderare il valore di Shapley sotto un’ottica diversa, considerato che esso è stato elaborato tenendo conto che i giocatori sono soggetti razionali ed intelligenti. Un aspetto fondamentale è riutilizzare le proprietà dello Shapley Value in un contesto diverso. E’ importante elaborare un’appropriata caratterizzazione assiomatica del valore di Shapley a seconda delle diverse patologie tumorali che si desidera considerare. Il nodo cruciale è costruire una regola decisionale che tenga conto dei dati di espressione genica, evidenziando che un gruppo di geni è “vincente” in un singolo esperimento se tutti i geni che si comportano in maniera anormale nell’esperimento sono contenuti in quel gruppo. Si prevede di determinare la valutazione della rilevanza dei geni, anche in assenza di una conoscenza a priori dei geni chiave, usando le seguenti fasi: definizione di un opportuno gioco di coalizione; confronto tra due condizioni: ad esempio campioni malati e campioni sani; selezione dei geni con centralità positiva più alta: ad esempio geni candidati a rivestire un ruolo centrale nella condizione di malattia; selezione dei geni con centralità negativa più bassa: ad esempio geni candidati a rivestire un ruolo centrale nella condizione di salute. Sulla base di questa organizzazione della ricerca, da un punto di vista teorico, è possibile sviluppare una caratterizzazione assiomatica tramite proprietà con interpretazione biologica. Allo stesso tempo è necessario affrontare problematiche di tipo computazionale, legate alla creazione di indici più complessi e nuovi algoritmi di approssimazione. L’obiettivo è quello di coniugare la struttura teoretica scelta con un punto di vista pratico/biologico, volto alla identificazione e alla cura della malattia riducendo i costi delle analisi ed contenendo le spese farmacologiche attraverso cure mirate. Lo sviluppo del progetto di ricerca si baserà su competenze in campo teorico e modellistico (Prof. Vinci, Dott.ssa Bimonte, Dott.ssa Meo, Dott. Senatore) considerando anche un approfondimento basato su analisi teoriche e simulative legate a tecniche e approcci eterodossi ( Dott.ssa Faggini ). Inoltre risulta essenziale, per la completezza dell’analisi, la definizione di valutazioni empiriche dei risultati ottenuti attraverso la selezione dei geni determinata dall’utilizzo dello Shepley Value (Prof. Dell’Anno, Dott. Barra).