Nas pesquisas para o desenvolvimento de novos medicamentos tem sido crescente o interesse por metodologias estatísticas que analisem as respostas aos fármacos levando-se em conta a informação genética dos indivíduos presentes no estudo. Espera-se que com essas metodologias possam ser desenvolvidos novos medicamentos que possibilitem um melhor tratamento aos pacientes, seja por seus compostos serem mais adequados à genética individual, seja pela prescrição de um regime de dose e dosagem mais adequado às características genéticas de um indivíduo. O presente trabalho explora várias metodologias que incorporam a informação genética no estudo dos fármacos e desafios decorrentes: modelagem da farmacocinética e farmacodinâmica de um composto, análise de dados de famíias, correção para estrutura de populações e estudos com modelos animais de populações. Na análise de dados de famílias influentes na resposta a fármacos, resultados são extraídos da teoria do gráfico da variável adicionada aplicada a modelos de componentes de variância. As análises que envolvem correções para estrutura de populações consideram resultados da decomposição espectral de matrizes de dados genéticos e o gráfico Biplot. Algumas das metodologias supracitadas são aplicadas a dados reais fornecidos pelo Laboratório de Cardiologia e Genética Molecular do InCor/USP. Dentre eles, dados sobre a press~so arterial de diversas famílias da cidade de Baependi, no interior de Minas Gerais, dados de marcadores do tipo SNP de uma amostra de indivíduos não relacionados da região sudeste do Brasil e de 11 populações disponíveis no projeto HapMap, e medidas da pressão arterial de ratos provenientes de uma população 'F IND 2' nas condições basal, pós dieta de sal e pós tratamento com medicamento anti-hipertensivo. As análises foram realizadas usando, principalmente, os recursos computacionais do aplicativo SAS.

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