Desarrollo de herramientas computacionales basadas en reglas para la identificación de biomarcadores de cáncer en el espacio extendido metabólico

Abstract

[ES] El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una herramienta computacional predictiva para identificar biomarcadores de diferentes tipos de cáncer a partir de muestras humanas, analizadas por métodos ómicos como la metabolómica. A partir de una lista de reglas de reacción bioquímicas elementales, la herramienta generará una base de datos extensiva de reacciones y metabolitos putativos. La herramienta proporcionará para cada muestra analizada una lista de posibles reacciones y metabolitos. Se han utilizado algoritmos de aprendizaje automático para predecir los mejores candidatos a biomarcadores. El proyecto se ha realizado en colaboración con la Agencia Internacional para la Investigación del Cáncer de la OMS (IARC/WHO) en Lyon, que también ha proporcionado las muestras.

[EN] The objective of this project is the development of a computational predictive tool to identify different types of cancer using human samples, analyzed metabolomics. Starting with a list of biochemical elemental reaction rules and metabolites, the tool will provide a list of possible reactions and metabolites for each analyzed sample. Machine learning algorithms have been used to find the best biomarker candidates. The project has been realized in collaboration with International Agency for Research on Cancer (IARC/WHO) in Lyon, which has also provided the samples.