Metodi di Approximate Bayesian Computation per la modelizzazione della teoria della cancerogenesi multistadiale: un'applicazione su una coorte di esposti ad amianto

Questo lavoro si pone l'obiettivo di mostrare come l'analisi statistica possa essere applicata in numerosi contesti, anche a quelli meno conosciuti o comuni. Infatti l'argomento principale dell'elaborato riguarda l'uso della statistica nell'ambito della disciplina biomedica chiamata epidemiologia. Secondo l'associazione italiana per la ricerca sul cancro (AIRC) l'esposizione all'amianto è la causa principale dell'insorgenza del mesotelioma pleurico colpendo maggiormente il sesso maschile. Esso è una patologia molto rara che colpisce mediamente 1200-1500 individui all'anno sul territorio nazionale. L'amianto è ritenuto molto dannoso per la salute umana poiché le fibre al suo interno possono danneggiare il nostro organismo, cioè le cellule mesoteliali, provocando l'insorgenza del cancro. costante per tutta la vita. Nella presente tesi si propone di utilizzare tecniche di Approximate Bayesian Computation (ABC) al fine di comprendere al meglio e valutarne gli effetti del modello della cancerogenesi multistadiale, prevede che il processo che porta alla formazione e alla manifestazione di un cancro, segue un modello basato sulla progressione temporale. Una determinazione di quest'ultima su base statistica, risulta abbastanza complessa, un'alternativa può essere rappresentata dall'applicazione del metodo bayesiano (Shryaev, 2002) ancora poco usato negli studi di osservazione epidemiologici (Nava, et al., 2017). Questi metodi mirano a confrontare gli assunti teorici formulati prima di condurre uno studio del fenomeno, con i dati ottenuti dopo aver portato a termine la ricerca. Un metodo potenzialmente efficace è rappresentato dall'ABC per l'approssimazione al fine di consentire una stima dei parametri di interesse ancora poco noti che verranno illustrati nel dettaglio nei capitoli successivi. All'interno del presente lavoro si proporrà, dunque, il metodo dell'ABC rejections, affiancato da un metodo di selezione variabile per procedere a una definizione della teoria della cancerogenesi multistadiale, al fine di stabilire una stima delle probabilità relative alla relazione tra tempo trascorso dall'esposizione e cambiamenti connessi al rischio della trasformazione delle cellule normali in cancerogene.