RESUMO
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...