Análisis topológico de datos de citometría de flujo en pacientes con leucemia

Abstract

El cáncer es una de las principales causas de mortalidad en el mundo. En 2020, se diagnosticaron aproximadamente 19,3 millones de nuevos casos. La leucemia linfoblástica aguda es el cáncer infantil más común. Los tratamientos actuales han mejorado la supervivencia, llegando a conseguir curar al 80 % de los niños afectados pero hasta un 15-20% de los pacientes recaen en la enfermedad. La oncología matemática es una disciplina que utiliza herramientas y métodos matemáticos para describir procesos de oncología. El objetivo es mejorar los tratamientos actuales para pacientes con cáncer y establecer hipótesis que puedan ser probadas por médicos y biólogos. En este trabajo consideramos datos de citometría de flujo (técnica para el diagnostico de la enfermedad) y caracterizamos biomarcadores capaces de predecir factores asociados con la recurrencia del cáncer. Con este fin, analizamos las diferencias de homogeneidad e intensidad de marcadores de superficie celular utilizando métodos topológicos, herramientas estadísticas y técnicas de aprendizaje profundo con tratamiento de datos en el lenguaje de programación Python para describir las características de forma que predigan la recaída de la leucemia.