Kernels como Ferramenta de Prognóstico da Leucemia Linfoide Aguda B-Derivada

O repertório do receptor de células T (TCR) desempenha um papel fundamental na resposta imunológica, sendo sua diversidade um indicador crucial do estado do sistema imune. No contexto da leucemia, mudanças nesse repertório podem refletir a progressão da doença e a resposta ao tratamento. Nesse contexto, a quantificação da doença residual mínima (MRD) torna-se um dos principais focos no prognóstico. A complexidade do repertório do TCR torna a estimativa de diversidade um problema fundamental, porém computacionalmente desafiador. Enquanto medidas tradicionais de diversidade, como a entropia de Shannon e os números de Hill, capturam aspectos globais da distribuição, métodos baseados em kernel vêm se destacando como alternativas mais robustas. Neste trabalho, aplicamos o teste de Discrepância Média Máxima (MMD) combinado com um método de kernel, para comparar as distribuições dos repertórios dos TCR's de pacientes com leucemia em diferentes estágios do tratamento. Diferentemente das abordagens clássicas, nossa metodologia introduz um kernel ponderado por frequência, capaz de capturar recorrências nas sequências e adaptar a estatística MMD aos dados imunológicos. Por meio de uma avaliação empírica da similaridade entre sequências, demonstramos que essa abordagem aprimora a distinção entre perfis leucêmicos e não leucêmicos, contribuindo para a identificação de padrões imunológicos associados à progressão da doença.