UN ENFOQUE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA PREDECIR TRASTORNOS CANCERÍGENOS

Abstract

El cáncer es una de las enfermedades que más amenaza la vida y las mutaciones en genes seleccionados están asociadas con el tumor génesis. La identificación de las mutaciones conductoras, que son responsables de la progresión de la enfermedad, es crucial para la oncología de precisión. La información disponible experimentalmente sobre las mutaciones que causan cáncer se acumula en varias bases de datos y los datos se utilizan para desarrollar algoritmos computacionales que predicen las mutaciones impulsoras. En este capítulo, examinamos la literatura para revisar las bases de datos disponibles y resumimos sus características clave. También exploramos métodos computacionales para identificar mutaciones causantes de enfermedades en genes específicos y tipos de cáncer, así como métodos predictivos más genéricos. Además, discutimos las aplicaciones de estas herramientas computacionales que se enfocan en estudios a gran escala. Las bases de datos y los métodos para identificar las mutaciones impulsoras discutidos en esta revisión son útiles para el desarrollo de la medicina de precisión y avanzan en el plan para los esfuerzos biológicos y clínicos.