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Procesamiento De Señales Genómicas: Un Caso De Uso Implementando Aprendizaje Máquina Para Agrupar El HPV

 
 
 
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Marlon Israel Nuño Rodríguez

 

  • Ingeniero con 2 años de experiencia en la industria trabajando con soluciones en la nube, proyectos en Java y Python

  • Experiencia en el campo de la Bioinformática realizando investigación usando Inteligencia Artificial.

  • Ha coordinado programas de emprendimiento en la Universidad de Guadalajara.

  • Actualmente es profesor de programación en el ITESO

  • Ha asistido a programas de Emprendimiento con la Universidad de Stanford y el MIT.

Descripción de la Conferencia

Existen más de 100 variedades del virus del papiloma humano (VPH). Algunos tipos de infección por VPH causan verrugas, y otros pueden causar diferentes tipos de cáncer. Los análisis médicos para diagnosticar esta enfermedad se basan en evaluaciones citológicas, que consiste en el análisis de las células del cuerpo con un microscopio, para poder dar un diagnóstico de la enfermedad.

 

En el presente trabajo se realizó una implementación computacional que se encarga de agrupar los diferentes tipos del HPV tomando como base de clasificación su estructura genómica. Dicha estructura fue tratada bajo el paradigma del Procesamiento de Señales Genómicas (GSP), un enfoque matemático, que facilita reducir los tiempos de procesamiento computacional al convertir el ADN en una señal numérica. Para que una vez obtenidas las señales numéricas de los HPV, estas son ingresadas a un algoritmo de inteligencia artificial que agrupa el HPV acorde al grupo filogenético al que pertenezca.

 

Esta herramienta computacional tiene su impacto en el análisis médico ya que como trabajo a futuro pudiera ayudar en el diagnóstico del HPV, al reducir los tiempos y costos de análisis de laboratorios, para ser una herramienta auxiliar del médico en su día a día y pudiera impactar en la eficiencia ante la reducción de cáncer cérvico uterino con base en la detección temprana realizada por el algoritmo.

Idioma: Español 

Duración: 40 minutos

Horario

04/Noviembre

10:00 am GMT -5