BARRA JOSÉ LUIS
Congresos y reuniones científicas
Título:
Evaluación de características genotípicas y fenotípicas
Autor/es:
SECCHI D; BREZZO M; BARRA JL; ZARATE AM; BRUNOTTO M
Lugar:
Florianopolis
Reunión:
Conferencia; XXVth International Biometric Conference; 2010
Resumen:
Resumen.
Objetivo: Evaluar cambios genotípicos y fenotípicos en células epiteliales de mucosa oral de
pacientes con lesiones potencialmente malignas y malignas para construir un modelo con factores de
riesgo que permitan una predicción temprana. Métodos: Considerando el concepto multifactorial del
cáncer se aplicaron métodos multivariados para el análisis de los datos. Reglas de clasificación
fueron obtenidas por aplicación de árbol de regresión/clasificación. A partir de estas reglas de
clasificación y de todas las variables se construyeron modelos logísticos (A, B y C). La precisión de
los modelos fue evaluada por el área bajo la curva ROC, calculada con las probabilidades obtenidas
para cada modelo. Resultados: Las reglas de clasificación obtenidas con el árbol de
regresión/clasificación mostraron que el hábito de fumar y la presencia de mutaciones fueron los
factores más relevantes. La precisión de los modelos A y B fue del 53-56% respectivamente, para
clasificar a los pacientes. En tanto, el modelo C, que incluía a todas las variables, presentó una
precisión del 85%. Conclusión: la baja precisión de los modelos con variables seleccionadas por
ARC nos permite concluir que no es recomendable seleccionar variables cuando se trabaja con
patologías complejas en donde genotipo y fenotipo están altamente ligados.
Objetivo: Evaluar cambios genotípicos y fenotípicos en células epiteliales de mucosa oral de
pacientes con lesiones potencialmente malignas y malignas para construir un modelo con factores de
riesgo que permitan una predicción temprana. Métodos: Considerando el concepto multifactorial del
cáncer se aplicaron métodos multivariados para el análisis de los datos. Reglas de clasificación
fueron obtenidas por aplicación de árbol de regresión/clasificación. A partir de estas reglas de
clasificación y de todas las variables se construyeron modelos logísticos (A, B y C). La precisión de
los modelos fue evaluada por el área bajo la curva ROC, calculada con las probabilidades obtenidas
para cada modelo. Resultados: Las reglas de clasificación obtenidas con el árbol de
regresión/clasificación mostraron que el hábito de fumar y la presencia de mutaciones fueron los
factores más relevantes. La precisión de los modelos A y B fue del 53-56% respectivamente, para
clasificar a los pacientes. En tanto, el modelo C, que incluía a todas las variables, presentó una
precisión del 85%. Conclusión: la baja precisión de los modelos con variables seleccionadas por
ARC nos permite concluir que no es recomendable seleccionar variables cuando se trabaja con
patologías complejas en donde genotipo y fenotipo están altamente ligados.
