Aplicación de métodos de aprendizaje automático para el estudio de la comorbilidad inversa entre cáncer y trastornos del sistema nervioso central

La cantidad de datos biológicos y médicos que se produce hoy en día es enorme, y se podría decir que el campo de las ciencias de la vida forma parte ya del club del Big Data. Estos datos contienen información crucial que pueden ayudar a comprender mejor los mecanismos moleculares en los sistemas biológicos. Este conocimiento es fundamental para el progreso en el diagnóstico y en el tratamiento de las enfermedades. La Bioinformática, junto con la Biología Computacional, son disciplinas que se encargan de organizar, analizar e interpretar los datos procedentes de la Biología Molecular. De hecho, la complejidad y la heterogeneidad de los problemas biológicos requieren de un continuo diseño, implementación y aplicación de nuevos métodos y algoritmos. La minería de datos biológicos es una tarea complicada debido a la naturaleza heterogénea y compleja de dichos datos, siendo éstos muy dependientes de detalles específicos experimentales. Esta tesis se basa en el estudio de un problema biomédico complejo: la menor probabilidad de desarrollar algunos tipos de cáncer en pacientes con ciertos trastornos del sistema nervioso central (SNC) u otros trastornos neurológicos, y viceversa. Denominamos a esta condición como comorbilidad inversa. Desde el punto de vista médico, entender mejor las conexiones e interacciones entre cáncer y trastornos neurológicos podría mejorar la calidad de vida y el efecto de la asistencia médica de millones de personas en todo el mundo. Aunque la comorbilidad inversa ha sido estudiada a nivel médico, a través de estudios epidemiológicos, no se ha investigado en profundidad a nivel molecular...

El modelo del sistema viable: una referencia estratégica para el estudio organizacional del sector cooperativo chileno

El Sector Cooperativo Chileno (SCCh) puede ser explicado como un sistema de actividad humana de alta complejidad, el cual persigue mantener una existencia autónoma, es decir, ser viable. Desde esta perspectiva, el Modelo del Sistema Viable (MSV), como referencia conceptual, presenta una oportunidad real para estudiar la organización sectorial del cooperativismo en Chile. El objetivo central del trabajo, se refiere a estudiar la viabilidad del SCCh en un contexto de organización sectorial, considerando el entramado social, legal y económico del país en la actualidad. Para ello, soportado por una metodología sistémica, se realizaron: una caracterización de la situación problema del sector -identificando algunos factores relevantes en los ámbitos de estructura de mercado, regulaciones legales, e inter cooperación-, un diagnóstico organizacional y la propuesta de un conjunto de orientaciones para su desarrollo. De lo anterior se concluye que existe una pertinencia entre las características del caso de estudio y el enfoque teórico metodológico. La metodología, toma herramientas probadas en otras prácticas organizacionales, tal como VIPLAN, y las aplica al SCCh. Su aporte en el campo de estudio se orienta en torno a una mirada holística de la organización y la promoción de su viabilidad, generando de este modo un enfoque que entrega estrategias concretas de desarrollo sectorial, superando la aproximación de caracterización descriptiva. Así, entregamos un modelo diagnóstico del Sector Cooperativo Chileno y proponemos lineamientos que apoyen su desarrollo organizacional.