Redes Neurais Artificiais para o Diagnóstico de Periodontite Aggressiva Treinadas por Parâmetros Imunológicos

Não existe um único teste clínico, microbiológico, histopatológico ou genético, nem combinações deles, para discriminar pacientes com periodontite agressiva (AgP) de pacientes com periodontite crônica (CP). Nosso objetivo foi estimar funções de densidade de probabilidade de conjuntos de dados clínicos e imunológicos derivados de pacientes com periodontite e construir redes neurais artificiais (RNAs) para classificar corretamente os pacientes nas classes AgP ou CP. O ajuste das distribuições de probabilidade nos conjuntos de dados foi testado pelo critério de informação de Akaike (AIC). As RNAs foram treinadas pelos valores de entropia cruzada (CE) estimados entre as probabilidades de apresentar certos níveis de parâmetros imunológicos e uma probabilidade de modo de referência proposta pela estimativa de densidade do núcleo (KDE). O parâmetro de regularização de decaimento de peso das RNAs foi determinado por validação cruzada de 10 vezes. Possíveis evidências para 2 clusters de pacientes em medições de perda óssea transversais e longitudinais foram reveladas pela KDE. Dois a 7 clusters foram mostrados nos conjuntos de dados da razão CD4/CD8, CD3, contagens de monócitos, eosinófilos, neutrófilos e linfócitos, níveis de IL-1, IL-2, IL-4, INF-γ e TNF-α de monócitos, níveis de anticorpos contra A. actinomycetemcomitans (A.a.) e P.gingivalis (P.g.). As RNAs apresentaram 90%-98% de precisão ao classificar os pacientes como AgP ou CP. A melhor previsão geral foi fornecida por uma RNA com CE de contagens de monócitos, eosinófilos, neutrófilos e razão CD4/CD8 como entradas. As RNAs podem ser poderosas na classificação de pacientes com periodontite como AgP ou CP, quando alimentadas por valores de CE baseados em KDE. Portanto, as RNAs podem ser empregadas para um diagnóstico preciso de AgP ou CP usando parâmetros relativamente simples e convenientemente obtidos, como contagens de leucócitos no sangue periférico. Isso permitirá que os clínicos adaptem melhor os protocolos de tratamento específicos para seus pacientes com AgP e CP.