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Predicción de aprendizaje automático de la gravedad del TDAH: asociación y vínculo con ADGRL3 , DRD4 y SNAP25

  • Autor/autores: Martha L. Cervantes-Henríquez , Johan E. Acosta-López , Ariel F. Martinez...(et.al)



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Artículo | Fecha de publicación: 28/07/2021
Artículo revisado por nuestra redacción

El objetivo de este estudio es investigar si los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) en los genes ADGRL3 , DRD4 y SNAP25 están asociados y predicen la gravedad del TDAH en familias de una comunidad caribeña. La gravedad del TDAH se derivó mediante el análisis de grupos de clases latentes de la sintomatología del DSM-IV. Se realizaron pruebas de asoci...

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El objetivo de este estudio es investigar si los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) en los genes ADGRL3 , DRD4 y SNAP25 están asociados y predicen la gravedad del TDAH en familias de una comunidad caribeña.

La gravedad del TDAH se derivó mediante el análisis de grupos de clases latentes de la sintomatología del DSM-IV. Se realizaron pruebas de asociación basadas en la familia para detectar asociaciones entre los SNP y los fenotipos latentes de gravedad del TDAH. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos de la gravedad del TDAH basados ​​en datos demográficos y genéticos.

Los individuos con TDAH exhibieron dos configuraciones de gravedad de clase latente aparentemente independientes. Los SNP alojados en DRD4 , SNAP25 y ADGRL3 mostraron evidencia de vinculación y asociación con la gravedad de los síntomas y un posible efecto pleiotrópico en distintos dominios de gravedad del TDAH. Los modelos predictivos discriminan el TDAH severo del no severo en dominios de síntomas específicos.

Este estudio respalda el papel de los genes DRD4 , SNAP25 y ADGRL3 en delinear la gravedad del TDAH y un nuevo marco de predicción con potencial uso clínico.


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