Priorización de genes y búsqueda de fármacos por medio de herramientas informáticas y técnicas de aprendizaje de máquinas en osteosarcoma
- Cabrera-Andrade, Alejandro
- Cristian-Robert Munteanu Zuzendarikidea
- Humberto González Díaz Zuzendarikidea
Defentsa unibertsitatea: Universidade da Coruña
Fecha de defensa: 2021(e)ko maiatza-(a)k 20
- María Jesús Taboada Iglesias Presidentea
- Carlos Fernández-Lozano Idazkaria
- Víctor Manuel Maojo García Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
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.