Noticias
transplante

Modelo predice efectividad de trasplantes renales utilizando herramientas de machine learning

Modelo predice efectividad de trasplantes renales

“Identifying Factors Predicting Kidney Graft Survival in Chile Using Elastic-Net-Regularized Cox’s Regression” es el estudio publicado por el académico e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), Marcelo Olivares, el cual fue incluido en la última edición de Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI).

La investigación, coautoreada por otros 11 investigadores, es resultado de un trabajo conjunto entre el Departamento de ingeniería Industrial, el Instituto ISCI y los centros de trasplante en Chile, que genera indicadores objetivos de factores que predicen la efectividad de estos trasplantes utilizando herramientas de machine learning (basado en un estudio longitudinal de pacientes con trasplante renal del sistema nacional).

Modelo de riesgo

“Desarrollamos un modelo estadístico predictivo para identificar las características del donante-receptor relacionadas con la supervivencia del injerto renal en la población chilena. Dada la gran cantidad de predictores potenciales en relación con el tamaño de la muestra, implementamos un mecanismo automatizado de selección de variables que podría revisarse en estudios futuros, a medida que se recopilan más datos nacionales”, explica Olivares.

Para ello, se analizaron 822 receptores adultos de trasplante renal (de donantes adultos), entre los años 1998 y 2018, información a partir de la cual desarrollaron un modelo de riesgo de falla del injerto renal para la población chilena. “Hasta donde sabemos, la base de datos de trasplante renal más grande que existe a la fecha en Chile”, agrega.

Sobre esta base, los investigadores establecieron criterios objetivos que pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia en la asignación de este órgano, así como siete variables con el riesgo de falla del trasplante renal: cuatro del donante: edad, sexo masculino, antecedentes de hipertensión y antecedentes de diabetes; dos del receptor: años de diálisis y antecedentes de trasplante de órgano; y uno del trasplante: incompatibilidad HLA (por su sigla en inglés Human Leukocyte Antigens), único indicador que se considera en Chile para la priorización de pacientes en la asignación de riñones.

Este tipo de estudios nos ayudará a seguir mejorando nuestro sistema nacional trasplantes. El trabajo recibió financiamiento de Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo a través del proyecto Fondef ID19I10303”, destaca Olivares.

Pionera en la publicación académica de acceso abierto, desde 1996, MPDI es una editorial que actualmente publica 400 revistas científicas revisadas por pares y nueve revistas de conferencias.

Galería de fotos

Últimas noticias

50 años del DCC: Conversatorio con el Prof. Ricardo Baeza-Yates

En el marco de la conmemoración de los 50 años del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM), se llevó a cabo un conversatorio con el profesor Ricardo Baeza-Yates, académico del DCC y recientemente distinguido con el Premio Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnológicas 2024. La actividad fue moderada por el profesor Claudio Gutiérrez y reunió a estudiantes, académicos y público general interesado en los desafíos actuales y futuros de la disciplina.

Formados en curso U. de Chile

Desierto Vestido: jóvenes pone en la palestra la contaminación textil

Se conocieron en la Escuela de Formación de Líderes Jóvenes: Territorio y Economía Circular de la Oficina de Ingeniería para la Sustentabilidad de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) y ONG CEUS, y luego de levantar un diagnóstico comenzaron con la iniciativa que hoy tiene el tema de los desechos textiles en las portadas de los diarios del mundo. Capacitaciones, trabajo de prensa, reuniones con autoridades, documentos para la política pública y capacitaciones con comunidades locales y puesta en valor de estos peculiares residuos forman parte del trabajo que han realizado.