Estudio de interacciones sinérgicas entre pares de genes marcadores de supervivencia en cáncer de mama utilizando técnicas de machine learning y datos de expresión genómica y transcriptómica: Reconstrucción de redes de interacción y pathways marcadores

Call: Convocatoria interna de ayudas a proyectos de investigación e innovación (Universidad Pontificia de Salamanca)

Of Institutional scope. With a Private character. It has been granted under a regime of Competitive.

Estudio de interacciones sinérgicas entre pares de genes marcadores de supervivencia en cáncer de mama utilizando técnicas de machine learning y datos de expresión genómica y transcriptómica: reconstrucción de redes de interacción y pathways marcadores de pronóstico y predicción del riesgo. Este proyecto de investigación busca mejorar la predicción del pronóstico en enfermedades oncológicas mediante el análisis de interacciones sinérgicas entre genes. A través del estudio de datos de expresión genómica y transcriptómica, se identificarán nuevos marcadores que contribuyan a una evaluación más precisa del riesgo. El proyecto reconstruirá redes de interacción genética asociadas con el pronóstico y la supervivencia, permitiendo identificar elementos clave que influyen en la progresión de la enfermedad. Como resultado, se espera desarrollar marcadores más robustos y fácilmente interpretables, que optimicen la estratificación de los pacientes y la aplicación clínica de los hallazgos.