Modelo computacional para la identificación deendofenotipos y clasificación de pacientes conartritis reumatoide a partir de datos genéticos,serológicos y clínicos, utilizando técnicasde inteligencia computacional / Computational model for the identification of endophenotypes and classification of rheumatoid arthritis patients from genetic, serological, and clinical data using computational intelligence techniques
Rev. colomb. reumatol
;
22(2): 90-103, jun. 2015. graf, tab
Artículo
en Español
| LILACS
| ID: lil-770780
RESUMEN
Utilizar modelos de inteligencia computacional para la clasificación e identificaciónde endofenotipos (relación entre fenotipo y marcadores genéticos) en pacientes con artritisreumatoide y controles sanos, a partir de información genética, principalmente el HLA DRB1(antígeno leucocitario humano) y la teoría del epítope compartido.Métodos:
Desarrollamos modelos computacionales para clasificación, utilizando técnicasde inteligencia computacional como son las redes neuronales, redes bayesianas y métodoscomo k-means. Como datos de entrada se utilizaron variables como factor reumatoide,anticuerpos contra péptido citrulinado, proteína C reactiva, número de articulaciones inflamadasy dolorosas, rigidez matinal, edad, género, antecedentes de comorbilidades y lainformación del alelo HLA DRB1.Resultados:
Se obtuvieron resultados importantes para el diagnóstico de la enfermedad,así como también para su categorización y como potencial aplicación en la medicinapersonalizada de los individuos afectados por esta enfermedad.Conclusión:
Los métodos utilizados permiten una mejor estratificación de la enfermedad enrelación con la predicción de fenotipos y posibles desenlaces de la enfermedad, así comopara la potencial prevención primaria de la enfermedad...
Texto completo:
Disponible
Índice:
LILACS (Américas)
Asunto principal:
Artritis Reumatoide
/
Reumatología
/
Inteligencia
Tipo de estudio:
Estudio diagnóstico
/
Estudio pronóstico
Límite:
Humanos
Idioma:
Español
Revista:
Rev. colomb. reumatol
Asunto de la revista:
Reumatología
Año:
2015
Tipo del documento:
Artículo
País de afiliación:
Colombia
Institución/País de afiliación:
Universidad Nacional de Colombia/CO
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