Predicción del tratamiento para la leishmaniasis cutánea mediante datos génicos e inferencia gramatical

Peña Atencio, Josue

Predicción del tratamiento para la leishmaniasis cutánea mediante datos génicos e inferencia gramatical

dc.contributor.advisor	Álvarez Vargas, Gloria Inés
dc.contributor.advisor	Linares Ospina, Diego Luis
dc.contributor.author	Peña Atencio, Josue
dc.date.accessioned	2024-06-17T20:33:19Z
dc.date.available	2024-06-17T20:33:19Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	La leishmaniasis es una enfermedad parasitaria usualmente transmitida por moscas de arena infectadas que suelen vivir en ambientes tropicales. La forma más común de leishmaniasis en Colombia es la leishmaniasis cutánea, la cual provoca úlceras en la piel. Para esta forma, el tratamiento actual mediante el medicamento Glucantime tiene un porcentaje de fracaso que varía entre el 19% y el 81%. Colombia y otros países afectados tienen poco interés en esta enfermedad que está profundamente relacionada con la pobreza, y no cuentan con el conocimiento médico para garantizar un tratamiento completamente seguro. La dificultad para tratar la enfermedad radica en la compleja interacción entre el parásito y el sistema inmunológico, el cual está relacionado con el estado de expresión génica de cada paciente En el presente trabajo, se hace uso de 7 conjuntos de datos provistos por el CIDEIM de Cali, los cuales recolectan la información de expresión génica de tres tipos de glóbulos blancos provenientes de 14 pacientes de leishmaniasis anónimos antes, durante y después del tratamiento para la enfermedad. Se utilizan dos algoritmos de inferencia gramatical llamados OIL y RPNI [6] para predecir el posible resultado del tratamiento y así ayudar a prevenir la falla y complicaciones del mismo o para establecer un tratamiento alternativo más adecuado. Estas técnicas han sido aplicadas con éxito en los campos como la biología computacional y el procesamiento del lenguaje natural [7]. Se realizan 54 experimentos para OIL y 54 experimentos para RPNI; en cada uno los experimentos cada algoritmo se entrena y evalúa mediante una validación cruzada 4 iteraciones. Se usan las métricas Accuracy, Precision, Recall y F1-Score para la evaluación. Se llegó a resultados satisfactorios en el trabajo, logrando en múltiples experimentos una tasa muy competitiva del 90% de Accuracy para RPNI y 68.8% de Accuracy para OIL.
dc.format.extent	61 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2831
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Leishmaniasis
dc.subject	Enfermedad parasitaria
dc.subject	Bioinformática
dc.subject	Expresión génica
dc.subject	Inteligencia artificial
dc.subject	Aprendizaje automático
dc.subject	Machine Learning
dc.subject	Inferencia gramatical
dc.subject	Teoría de autómatas
dc.thesis.discipline	Facultad de Ingeniería y Ciencias. Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.thesis.grantor	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.level	Pregrado
dc.thesis.name	Ingeniero(a)de Sistemas y Computación
dc.title	Predicción del tratamiento para la leishmaniasis cutánea mediante datos génicos e inferencia gramatical	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP