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dc.contributor.advisorToro Domínguez, Daniel
dc.contributor.authorMedina Estévez, Elisabeth
dc.date.accessioned2025-06-10T11:09:09Z
dc.date.available2025-06-10T11:09:09Z
dc.date.issued2024-11
dc.identifier.citationMedina Estévez, E. (2024). Desarrollo de modelos de aprendizaje automático para la predicción de variables pronósticas y de respuesta farmacológica en pacientes de Nefritis Lúpica a partir de perfiles moleculares, orientados hacia la medicina personalizada [Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULA es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12880/11359
dc.description.abstractLa nefritis lúpica (LN) es una de las manifestaciones clínicas con peor pronóstico dentro del Lupus. La heterogeneidad clínica y molecular propias de la enfermedad, junto con la incapacidad de predecir brotes que puedan derivar en fallo orgánico, son las principales causas del fracaso de los ensayos clínicos tradicionales. Un enfoque más personalizado basado en biomarcadores genéticos podría ayudar en la toma de decisiones médicas ante la predicción de grupos de pacientes no respondedores estasis del líquidoes
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.titleDesarrollo de modelos de aprendizaje automático para la predicción de variables pronósticas y de respuesta farmacológica en pacientes de Nefritis Lúpica a partir de perfiles moleculares, orientados hacia la medicina personalizadaes
dc.typeTFMes
dc.description.affiliationUniversidad Europea de Madrides
dc.description.degreeMáster Universitario Bioinformaticaes
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.keywordNefritis lúpicaes
dc.subject.keywordMicofenolato de mofetiloes
dc.subject.keyworduPCRes
dc.subject.keywordmPERRes
dc.subject.keywordExpresión génicaes
dc.description.methodologyVirtual


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