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Priorización de genes y búsqueda de fármacos por medio de herramientas informáticas y técnicas de aprendizaje de máquinas en osteosarcoma
Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01Tese por compendio de publicacións[Resumen]
El osteosarcoma es el subtipo más común de cáncer de hueso primario y afecta principalmente
a adolescentes. En los últimos años, varios estudios se han centrado en dilucidar los mecanismos
moleculares de este sarcoma; sin embargo, su etiología molecular aún no se ha determinado
con precisión. Por otro lado, su diagnóstico clínico es generalista y sus terapias no han cambiado
en las últimas décadas. Aunque hoy en día las tasas de supervivencia a 5 años pueden alcanzar
hasta el 60-70%, las complicaciones agudas y los efectos tardíos del tratamiento del
osteosarcoma son dos de los factores limitantes de los tratamientos. Así, el objetivo de esta tesis
doctoral es desarrollar una estrategia de priorización que permita la identificación de genes
asociados con la patogenicidad del osteosarcoma y explicar de forma más completa la etiología
de esta enfermedad. Por otro lado, se busca desarrollar algoritmos de predicción de fármacos
basados en aprendizaje de máquinas que permitan proponer nuevos agentes terapéuticos para
el tratamiento de esta enfermedad. Todos los resultados obtenidos se publicaron en revistas
científicas internacionales con importante factor de impacto JCR.[Abstract]
Osteosarcoma is the most common subtype of primary bone cancer, affecting mainly
adolescents. In recent years, several studies have focused on elucidating the molecular
mechanisms of this sarcoma; however, its molecular etiology has not yet been accurately
determined. On the other hand, the clinical diagnosis is generalist and therapies have not
changed in recent decades. Although nowadays 5-year survival rates can reach up to 60-70%,
acute complications and late effects of osteosarcoma therapy are two of the limiting factors in
treatments. Thus, the objective of this doctoral thesis is to develop a prioritization strategy that
allows the identification of genes associated with the pathogenicity of osteosarcoma, and to
explain more fully the etiology of this disease. On the other hand, it seeks to develop drug
prediction algorithms based on machine learning techniques that allow proposing new
therapeutic agents for the treatment of this disease. All the results obtained in this research were
published in international scientific journals with an important JCR impact factor.[Resumo]
O osteosarcoma é o subtipo máis común de cancro óseo primario, que afecta principalmente a
adolescentes. Nos últimos anos, varios estudos centráronse en dilucidar os mecanismos
moleculares deste sarcoma; con todo, a súa etioloxía molecular aínda non foi determinada con
precisión. Por outra banda, o seu diagnóstico clínico é xeralista e as súas terapias non cambiaron
nas últimas décadas. Aínda que hoxe as taxas de supervivencia a 5 anos poden chegar ata o 60-
70%, as complicacións agudas e os efectos tardíos do tratamento con osteosarcoma son dous
dos factores limitantes dos tratamentos. Deste xeito, o obxectivo desta tese de doutoramento é
desenvolver unha estratexia de priorización que permita a identificación de xenes asociados á
patoxenicidade do osteosarcoma e explicar máis plenamente a etioloxía desta enfermidade. Por
outra banda, buscamos desenvolver algoritmos de predición de medicamentos baseados na
aprendizaxe automática que permitan propoñer novos axentes terapéuticos para o tratamento
desta enfermidade. Todos os resultados obtidos publicáronse en revistas científicas
internacionais cun importante factor de impacto JCR