Modelo destrutivo com variável terminal em experimentos quimiopreventivos de tumores em animais

A indução química de substâncias cancerígenas em experimentos quimiopreventivos em animais é cada vez mais frequente em pesquisas biológicas. O objetivo destes experimentos biológicos é avaliar o efeito de um determinado tratamento na taxa de incidência de tumores em animais. Neste trabalho o número de tumores promovidos por animal será modelado parametricamente seguindo as sugestões dadas por Kokoska (1987) e por Freedman et al. (1993). O estudo desses experimentos quimiopreventivos será apresentado no contexto do modelo destrutivo proposto por Rodrigues et al. (2010) com variável terminal que condiciona ou censura o experimento no instante de morte do animal. Os dados analisados possuem uma grande quantidade de zeros, portanto será proposto para o número de tumores promovidos as seguintes distribuições: binomial negativa, a distribuição de Poisson com zeros inflacionados e a distribuição binomial negativa com zeros inflacionados. A seleção destes modelos será feita através do teste da razão de verossimilhança e os critérios AIC, BIC. As estimativas dos respectivos parâmetros serão obtidas utilizando o método de máxima verossimilhança e serão feitos estudos de simulação. Para continuar este projeto, a proposta futura é utilizar a metodologia Bayesiana como alternativa ao método de máxima verossimilhança via algoritmo EM.The chemical induction of carcinogens in chemopreventive animal experiments is becoming increasingly frequent in biological research. The purpose of these biological experiments is to evaluate the effect of a particular treatment on the rate of tumors incidence in animals. In this work, the number of promoted tumors per animal will be parametrically modeled following the suggestions given by Kokoska (1987) and Freedman et al. (1993). The study of these chemopreventive experiments will be presented in the context of the destructive model proposed by Rodrigues et al. (2010) with terminal variable that allows or censures the experiment at time of the animal death. Since the data analyzed in this field are subject to excess of zeros (Freedman et al. (1993)), we propose for the number of promoted tumors a negative binomial distribution (NB), a zero-inflated Poisson distribution (ZIP), and a zero-inflated Negative Binomial distribution (ZINB). The selection of these models will be made through the likelihood ratio test and the AIC, BIC criteria. The estimation of its parameters will be obtained by using the method of maximum likelihood, and further simulation studies will also be realized. As a future proposition to finalize this project, it is suggested the Bayesian methodology as an alternative to the method of maximum likelihood via the EM algorithm