ANÁLISIS DE SUBTIPOS EN EL CÁNCER DE VEJIGA UTILIZANDO REDES COMPLEJAS

Abstract

En la actualidad, la Teoría de Grafos ha pasado a ser algo transversal a diversas disciplinas. Desde el estudio de redes sociales hasta la modelización del cerebro, las redes complejas permiten analizar y entender diferentes aspectos de sus componentes y estructura. Un gran terreno de estudio es la detección de comunidades, conjuntos de nodos que comparten similitud o toman papeles similares en el grafo.

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) trata sobre la detección de comunidades en una aplicación biológica, en concreto, para el análisis de datos de pacientes de cáncer de vejiga. Para ello, a partir del perfil genético se ha construido un grafo de similitud entre los pacientes según diversas medidas, que cuantifican qué tan parecidos son los pacientes entre sí, para una posterior ejecución de algoritmos de detección de comunidades sobre el grafo resultante.

Las comunidades obtenidas son comparadas con una división de los pacientes realizada por estudios anteriores que se basan en clasificarlos por subtipo de cáncer de vejiga. Los resultados muestran que las particiones obtenidas se aproximan a los resultados previos, lo que sugiere que esta técnica puede apoyar el diagnóstico o clasificación de nuevos pacientes. Además, se analiza la posible relación entre las comunidades detectadas y la respuesta a tratamientos quimioterápicos.