Resumen de Detección de la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob (CJD)usando inteligencia artificial
- español
En este artículo se presenta un enfoque basado en inteligencia artificial para ladetección de la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob (CJD) utilizando como datos deentrada los niveles de metilación del ADN (CPG). La CJD es una enfermedad neurodegenerativatransmisible que es típicamente mortal. El paciente normalmenteexperimenta un rápido deterioro mental. La CJD actualmente no tiene un tratamientoefectivo, pero es un campo de intensa investigación. Debido a las similitudescon otras enfermedades neurodegenerativas, el diagnóstico de CJD puede serdifícil. Por lo tanto, el desarrollo de biomarcadores de ADN (que se pueden usarfácilmente en un entorno clínico) para identificar la enfermedad podría ser de gran utilidad práctica. Los resultados del biomarcador pueden ser utilizados por el médicopara determinar si se requieren más pruebas. Los resultados sugieren que losdatos de metilación de ADN en combinación con técnicas de inteligencia artificial,como las redes neuronales artificiales, pueden generar pronósticos de clasificaciónprecisos. Dadas las crecientes capacidades técnicas para obtener datos demetilación del ADN, con la instrumentación actual capaz de estimar rápidamentecientos de miles de niveles de metilación para un individuo, es cada vez más importantedesarrollar técnicas para analizar eficientemente dichos datos.
- English
An artificial intelligence based approach for the detection of Creutzfeldt-Jakobdisease (CJD) using as input DNA CPG methylation data is presented in this paper.CJD is a transmissible neurodegenerative disease which is typically fatal. Thepatient normally experiences a rapid mental deterioration. CJD currently does nothave an effective treatment but it is a field of intense research. Due to similaritieswith other neurodegenerative illness the diagnosis of CJD might be difficult. Therefore,developing DNA CPG biomarkers that can be easily used in a clinical settingmight be of significant practical use. The results of the analysis can be used bythe physician to determine if more tests are required. The results suggest thatDNA CPG methylation data in combination with artificial intelligence techniques,such as artificial neural networks, can generate accurate classification forecasts.Given the increasing technical capabilities to analyze DNA methylation data, withcurrent equipment able to quickly estimate hundreds of thousands of DNA CPGmethylation levels for an individual is becoming increasingly important to developtechniques to efficiently analyze such data.
