Análisis integrado de datos ómicos en enfermedades autoinmunes

Abstract

En las últimas décadas, el desarrollo de las técnicas de generación masiva de datos, o técnicas ómicas, ha supuesto un punto de inflexión en el avance del conocimiento científico, cambiando el paradigma científico y el modo de abordar la generación de hipótesis. Estas técnicas permiten analizar grandes conjuntos de datos biológicos y generar conclusiones a partir de ellos, lo que ha llevado a categorizar la investigación biomédica como una ciencia de datos. Por tanto, en esta tesis se han definido patrones de expresión génica comunes entre 3 enfermedades autoinmunes diferentes, se ha realizado un análisis de búsqueda de nuevos fármacos candidatos para el lupus basándonos en los mecanismos genéticos compartidos entre los diferentes pacientes, y se han definido 3 subgrupos de pacientes de lupus, caracterizados por mecanismos diferentes de progresión de la enfermedad.