Predicción del desenlace terapéutico de leishmaniasis con base en fotografías de lesiones e información del transcriptoma (2024)
Esta investigación adoptó un enfoque cuantitativo de carácter descriptivo experimental, en el cual se utilizó una metodología centrada en la recopilación y análisis de datos numéricos e imágenes para describir detalladamente las variables de interés. Este método se distingue por su énfasis en la medición objetiva de las variables mediante un diseño experimental a partir del conjunto de datos disponible. El proyecto se desarrolló utilizando fotografías de lesiones y datos de información transcriptómica de un grupo de pacientes que previamente habían sido tratados por el CIDEIM con el propósito de evaluar la eficacia del tratamiento para la leishmaniasis. Este enfoque incorporó herramientas de aprendizaje automático donde se requirió la construcción de bases de datos de alta calidad para llevar a cabo el procesamiento la aplicación de las técnicas y su evaluación. Después de la creación de los conjuntos de datos e imágenes, se aplicaron técnicas esenciales en la preparación de datos tanto para los transcriptomas como para las imágenes, con el objetivo de mejorar la calidad y simplificar el análisis. En el caso de los datos de transcriptomas, se comenzó aplicando técnicas de limpieza y reducción de dimensionalidad, como ANOVA, PCA y RFE, que permitieron segmentar y extraer los genes más significativos para cumplir con los objetivos establecidos. Posteriormente, se implementaron modelos de aprendizaje supervisado, tales como SVM, Árboles de Decisión, K vecinos y Bosques Aleatorios. Estos modelos fueron evaluados mediante un conjunto de entrenamiento aplicando validación cruzada, con el propósito de analizar tanto los modelos base como aquellos que resultaron de la estimación de los mejores hiperparámetros, buscando alcanzar un rendimiento óptimo. La evaluación del desempeño de estos modelos se llevó a cabo a través del conjunto de prueba, verificando los resultados frente a pruebas de laboratorio de referencia. Se analizaron diversas métricas, como sensibilidad y especificidad, con el objetivo de evaluar la coherencia entre los métodos, y se evidenció un rendimiento generalmente satisfactorio. No obstante, al emplear los genes seleccionados mediante el método de ANOVA, se destacó una consistencia notable tanto en los modelos base como en los estimados. En este escenario, se logró un promedio de exactitud del 0. 80 y un F1 score de aproximadamente 0.73 para los modelos base. Tras la estimación de los mejores hiperparámetros, se observó un incremento de alrededor del 0.05 en exactitud y un aumento de 0.07 en el F1 score. El conjunto de imágenes, por su parte, fue sometido a técnicas como las redes neuronales, para analizar las características particulares, como texturas, formas, bordes y coloración. Esto posibilitó la detección y clasificación automática de los individuos entre cura o falla (no cura). Para abordar esto, se creó un modelo utilizando un conjunto de entrenamiento aplicando validación cruzada, donde se planteó una red neuronal base a la cual se le realizó una estimación de hiperparámetros para obtener el mejor rendimiento. Posterior se utilizaron las arquitecturas VGG16 y VGG19 junto con la transferencia de aprendizaje de los hiperparámetros definidos de la red base. La evaluación del desempeño de estos modelos se llevó a cabo a través de conjuntos de prueba obteniendo con estas dos arquitecturas VGG16 y VGG19 los resultados óptimos. Un a exactitud promedio de 0. 92 y una función de pedida promedio de 0.17. A partir de los resultados obtenidos, fue posible reconocer y extraer características significativas tanto de los genes como de las imágenes, las cuales sirvieron como indicadores morfológicos de la presencia de leishmaniasis cutánea en el individuo. En última instancia, se realizó la interpretación de los resultados obtenidos para evaluar la viabilidad del proyecto, identificando limitaciones y desafíos, así como posibles cambios y mejoras para futuras investigaciones.