Priorización de genes y búsqueda de fármacos por medio de herramientas informáticas y técnicas de aprendizaje de máquinas en osteosarcoma

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.