Resumen

LOPERA-RODRIGUEZ, Jorge Alejandro; ZULUAGA, Martha  y  JARAMILLO-GARZON, Jorge Alberto. Máquinas de vectores de soporte para detección de biomarcadores en experimentos in vitro e in vivo de exposición a organoclorados. TecnoL. [online]. 2021, vol.24, n.52, pp.197-211.  Epub 15-Feb-2022. ISSN 0123-7799.  https://doi.org/10.22430/22565337.2088.

Los estudios en metabolómica generan gran cantidad de datos cuya complejidad aumenta si surgen de experimentos in vivo. A pesar de esto, métodos ampliamente usados en metabolómica como el análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) tienen dificultades con este tipo de datos, sin embargo, hay evidencia que las máquinas de vectores de soporte (SVM) pueden tener un mejor desempeño. Por otro lado, la exposición crónica a organoclorados es un problema de salud pública. Esta se asocia a enfermedades como el cáncer. Identificarla exposición es relevante para disminuir su impacto. Este estudio tuvo como objetivo explorar el rendimiento de las SVM en la clasificación de perfiles metabolómicos e identificación de metabolitos relevantes en estudios de exposición a organoclorados. Se realizaron dos experimentos: primero se evaluó la exposición a organoclorados en células HepG2. Luego, se evaluó la exposición a pesticidas en muestras de suero de trabajadores agrícolas. El rendimiento de las SVM se comparó con PLS-DA. Se evaluaron cuatro funciones kernel en SVM y la precisión de ambos métodos se evaluó mediante prueba de validación cruzada k-fold. Para identificar los metabolitos relevantes, se utilizó eliminación recursiva de características (RFE) en SVM y la proyección de importancia de variables (VIP) se usó en PLS-DA. Los resultados mostraron que las SVM tuvieron mayor precisión en la clasificación de los trabajadores agrícolas expuestos usando menos muestras de entrenamiento. Se propone un flujo de trabajo basado en SVM que permita la identificación de biomarcadores en muestras con alta complejidad biológica.

Palabras clave : Organoclorados; Eliminación Recursiva de Características; Estadística Multivariada; Máquinas de Vectores de Soporte; Metabolómica.

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