[ca] La leucèmia és un grup neoplàsies hematològiques que estan causades per la proliferació disfuncional de leucòcits. Aquest tipus de càncer es pot dividir, segons el precursor cel·lular, en LLA i LMA. En aquest treball, es proposa la implementació d'un algorisme d'aprenentatge automàtic que sigui capaç de classificar pacients amb ambdós tipus de leucèmia i controls sans emprant dades d'RNA-seq obtingudes de sang sensera. Pel que fa a la metodologia, es van generar 3 panells de gens diferencialment expressats obtinguts d'avaluar les diferències entre els 3 grups usant dades de RNA-seq. Aquests gens es van validar mitjançant una anàlisi d'enriquiment. Aquests panells es van fusionar i es van seleccionar els gens amb més valor classificatiu, que van servir, juntament amb les lectures, per generar sis algorismes d'aprenentatge automàtic. Com a resultats, es van seleccionar un total de 5240 gens, sumant les 3 comparacions. Aquests gens es van relacionar amb processos biològics alterats en leucèmia (quimiotaxi i migració leucocitària, entre d'altres). Després de seleccionar aquells amb més capacitat classificativa, es van conservar 999 gens i es van desenvolupar els 6 algorismes. Finalment, l'algorisme que va classificar millor les dades va ser el SVM Lineal, que va obtenir una exactitud final del 100%. Tot i això, caldria avaluar l'algorisme amb un nombre més gran de dades. En conclusió, es va complir l'objectiu proposat i s'espera que aquest treball pugui servir a investigacions futures com a base per al descobriment de biomarcadors o bé per al desenvolupament d'una aplicació que faci servir l'algorisme escollit.

[es] La leucemia es un grupo neoplasias hematológicas que están causadas por la proliferación disfuncional de leucocitos. Este tipo de cáncer se puede dividir, según el precursor celular, en LLA y LMA. En este trabajo, se propone la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático que sea capaz de clasificar a pacientes con ambos tipos de leucemia y controles sanos empleando datos de RNA-seq obtenidos de sangre entera. En cuanto a la metodología, se generaron 3 paneles de genes diferencialmente expresados obtenidos de evaluar las diferencias entre los 3 grupos usando datos de RNA-seq. Estos genes se validaron mediante un análisis de enriquecimiento. Estos paneles se fusionaron y se seleccionaron los genes con un mayor valor clasificativo, que sirvieron, junto con las lecturas, para generar seis algoritmos de aprendizaje automático. Como resultados, se seleccionaron un total de 5240 genes, sumando las 3 comparaciones. Estos genes se relacionaron con procesos biológicos alterados en leucemia (quimiotaxis y migración leucocitaria, entre otros). Tras seleccionar aquellos con mayor capacidad clasificativa, se conservaron 999 genes y se desarrollaron los 6 algoritmos. Finalmente, el algoritmo que mejor clasificó los datos fue el SVM Lineal, que obtuvo una exactitud final del 100%. A pesar de ello, sería necesario evaluar el algoritmo con un mayor número de datos. En conclusión, se cumplió el objetivo propuesto y se espera que este trabajo pueda servir a futuras investigaciones como base para el descubrimiento de biomarcadores o bien para el desarrollo de una aplicación que use el algoritmo escogido.