Entender el genoma es un desafío de primer nivel, y esto se debe en gran parte a la gran cantidad de información existente en el dominio. Gracias a la aplicación de tecnologías NGS (Next-Generation Sequencing) se han generado enormes cantidades de datos -nuevos-, por lo que es fundamental construir estructuras que permitan organizar, procesar y explorar los datos con el fin de lograr un máximo provecho de la información y mejorar la comprensión del genoma humano. En este estudio se define un marco de trabajo centrado en el uso del Modelado Conceptual como estrategia esencial para la búsqueda de soluciones. En el campo médico este enfoque de desarrollo de software está ganando impulso por su impacto en el trabajo realizado por genetistas, laboratorios clínicos y bioinformáticos. Entender el genoma es un dominio de aplicación muy interesante debido a dos aspectos fundamentales: 1) en primer lugar, por las implicaciones sociológicas que supone plantearse la posibilidad de entender el lenguaje de la vida. 2) y, en segundo lugar, desde una perspectiva más práctica de aplicación en el ámbito clínico, debido a su repercusión en la generación de diagnósticos genómicos, los cuales juegan un papel importante dentro de la Medicina de Precisión. En esta Tesis Doctoral se propone utilizar un Modelo Conceptual del Genoma Humano (MCGH) como base fundamental para la generación de Sistemas de Información Genómicos (GeIS), con el objetivo de facilitar una conceptualización del dominio que permita i) alcanzar un conocimiento preciso del dominio y ii) ser capaces de llegar a una medicina de precisión (personalizada). Es importante resaltar que este Modelo Conceptual debe permanecer en constante crecimiento debido a los nuevos aportes que surgen en la comunidad científica. En este trabajo de investigación se presenta la evolución natural del modelo, así como un ejemplo de extensión del mismo, lo que permite comprobar su extensibilidad conservando su definición inicial. Además, se aplica el uso de una metodología (SILE) sistemática para la obtención de los datos desde los distintos repositorios genómicos, los cuales serán explotados a través herramientas software basadas en modelos conceptuales. Mediante el uso de este Modelo Conceptual holístico del Genoma Humano se busca comprender y mejorar el compromiso ontológico con el dominio -genómico-, y desarrollar Sistemas de Información Genómicos apoyados en Modelo Conceptuales para ayudar a la toma de decisiones en el entorno bioinformático. / Understanding the genome is a first level challenge, and this is due in large part to a large amount of information in the domain. Thanks to the application of NGS (Next-Generation Sequencing) technologies, enormous amounts of -new- data have been generated, so it is essential to building structures that allow organizing, processing and exploring the data in order to obtain maximum benefit from the information and improve the understanding of the human genome. In this study we define a framework focused on the use of Conceptual Modeling as an essential strategy for finding solutions. In the medical field, this approach to software development is gaining momentum due to its impact on the work carried out by geneticists, clinical laboratories, and bioinformatics. Understanding the genome is a domain of very interesting application due to two fundamental aspects: 1) firstly, because of the sociological implications of considering the possibility of understanding the language of life. 2) secondly, from a more practical perspective of application in the clinical field, due to its repercussion in the generation of genomic diagnoses, which play an important role within Precision Medicine. In this PhD, it is proposed to use a Conceptual Model of the Human Genome (CMHG) as the fundamental basis for the generation of Genomic Information Systems (GeIS), with the aim of facilitating a conceptualization of the domain that allows i) to achieve a precise knowledge of the domain and ii) be able to increase and improve the adaptation of genomics in personalized medicine. It is important to highlight that this Conceptual Model must remain in constant growth due to the new contributions that arise in the scientific community. In this research work the natural evolution of the model is presented, as well as an example of its extension, which allows verifying its extensibility while preserving its initial definition. In addition, the use of a systematic methodology is applied to obtain the data from the different genomic repositories, which will be exploited through software tools based on conceptual models. Through the use of this Holistic Conceptual Model of the Human Genome, we seek to understand and improve the ontological commitment to the -genomic- domain, and develop GeIS supported in Conceptual Model to help decision making in the bioinformatic environment in order to provide better treatment to the patients. / Entendre el genoma és un desafiament de primer nivell, i açò es deu en gran part a la gran quantitat d'informació existent en el domini. Gràcies a l'aplicació de tecnologies NGS (Next-Generation Sequencing) s'han generat enormes quantitats de dades - nous-, per la qual cosa és fonamental construir estructures que permeten organitzar, processar i explorar les dades a fi d'aconseguir un màxim profit de la informació i millorar la comprensió del genoma humà. En este estudi es definix un marc de treball centrat en l'ús del Modelatge Conceptual com a estratègia essencial per a la busca de solucions. En el camp mèdic este enfocament de desenvolupament de programari està guanyant impuls pel seu impacte en el treball realitzat per genetistes, laboratoris clínics i bioinformàtics. Entendre el genoma és un domini d'aplicació molt interessant a causa de dos aspectes fonamentals: 1) en primer lloc, per les implicacions sociològiques que suposa plantejar-se la possibilitat d'entendre el llenguatge de la vida. 2) i, en segon lloc, des d'una perspectiva més pràctica d'aplicació en l'àmbit clínic, a causa de la seua repercussió en la generació de diagnòstics genòmics, els quals juguen un paper important dins de la Medicina de Precisió. En esta Tesi Doctoral es proposa utilitzar un Model Conceptual del Genoma Humà (MCGH) com a base fonamental per a la generació de Sistemes d'Informació Genòmics (GeIS), amb l'objectiu de facilitar una conceptualització del domini que permeta i) aconseguir un coneixement precís del domini i ii) ser capaços d'arribar a una medicina de precisió (personalitzada). És important ressaltar que este Model Conceptual ha de romandre en constant creixement degut a les noves aportacions que sorgixen en la comunitat científica. En este treball d'investigació es presenta l'evolució natural del model, així com un exemple d'extensió del mateix, la qual cosa permet comprovar la seua extensibilitat conservant la seua definició inicial. A més, s'aplica l'ús d'una metodologia (SILE) sistemàtica per a l'obtenció de les dades des dels distints reposadors genòmics, els quals seran explotats a través ferramentes de programari basades en models conceptuals. Per mitjà de l'ús d'este Model Conceptual holístic del Genoma Humà es busca comprendre i millorar el compromís ontològic amb el domini -genòmic-, i desenvolupar Sistemes d'Informació Genòmics recolzats en Model Conceptuals per ajudar a la presa de decisions en l'entorn bioinformàtic. / Reyes Román, JF. (2018). DISEÑO Y DESARROLLO DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GENÓMICA BASADO EN UN MODELO CONCEPTUAL HOLÍSTICO DEL GENOMA HUMANO [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99565

[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más común y afecta a más de 33 millones de pacientes en el mundo. A menudo se encuentra en unidades de cuidados intensivos, donde se asocia con hospitalizaciones prolongadas, mayores costos de atención médica, riesgo elevado de tromboembolismo y mayor mortalidad. La FA tiene diversas causas y mecanismos y se considera una enfermedad heterogénea. Puede ser causada por comorbilidades cardíacas y no cardíacas, como trastornos endocrinos, pulmonares y metabólicos, genética e inflamación. La abundancia de mecanismos fisiopatológicos asociados con la FA ha llevado a la comprensión de que los pacientes con FA son considerablemente heterogéneos. Esta heterogeneidad entre las poblaciones de pacientes se ha identificado previamente como un impedimento no abordado en los estudios epidemiológicos. Existen pautas para el tratamiento y manejo de la FA para la población general, pero no son directamente aplicables a las poblaciones de la UCI debido a los diferentes mecanismos, riesgos y efectividad de los tratamientos de la FA. Además, falta evidencia sólida sobre estrategias de tratamiento óptimas, lo que resulta en una falta de consenso entre los tomadores de decisiones clínicas y diferentes enfoques de tratamiento en las instituciones clínicas. Esta tesis doctoral informa el proceso de desarrollo de un método de estratificación para pacientes con FA en el entorno de cuidados críticos. Se desarrollan, comparan y emplean nuevos algoritmos de agrupamiento semisupervisados para identificar fenotipos de FA. Se comparan los efectos del tratamiento de fármacos antiarrítmicos comunes entre fenotipos y se realiza una evaluación de usabilidad para identificar la aplicabilidad clínica de los métodos desarrollados. / [CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arítmia cardíaca més comú i afecta més de 33 milions de pacients al món. Sovint es troba en unitats de cures intensives, on s'associa amb hospitalitzacions prolongades, majors costos d'atenció mèdica, risc elevat de tromboembolisme i més mortalitat. La FA té diverses causes i mecanismes i es considera una malaltia heterogènia. Pot ser causada per comorbiditats cardíaques i no cardíaques, com ara trastorns endocrins, pulmonars i metabòlics, genètica i inflamació. L'abundància de mecanismes fisiopatològics associats a la FA ha portat a la comprensió que els pacients amb FA són considerablement heterogenis. Aquesta heterogeneïtat entre les poblacions de pacients s'ha identificat prèviament com un impediment no abordat als estudis epidemiològics. Hi ha pautes per al tractament i maneig de la FA per a la població general, però no són directament aplicables a les poblacions de la UCI a causa dels diferents mecanismes, riscos i efectivitat dels tractaments de la FA. A més, manca evidència sòlida sobre estratègies de tractament òptimes, la qual cosa resulta en una manca de consens entre els prenedors de decisions clíniques i diferents enfocaments de tractament a les institucions clíniques. Aquesta tesi doctoral informa el procés de desenvolupament d'un mètode d'estratificació per a pacients amb FA a l'entorn de cures crítiques. Es desenvolupen, comparen i fan servir nous algorismes d'agrupament semisupervisats per identificar fenotips de FA. Es comparen els efectes del tractament de fàrmacs antiarítmics comuns entre fenotips i es fa una avaluació d'usabilitat per identificar l'aplicabilitat clínica dels mètodes desenvolupats. / [EN] Atrial fibrillation (AF) is the most commonly encountered cardiac arrhythmia, affecting over 33 million patients in the world. It is often encountered in intensive care units, where it is associated with prolonged hospitalisation, increased healthcare costs, elevated risk of thromboembolism, and higher mortality. AF has diverse causes and mechanisms, and is considered to be a heterogeneous disease. It may be caused by cardiac and non-cardiac comorbidities, such as endocrine, pulmonary, and metabolic disorders, genetics, and inflammation. The abundance of pathophysiological mechanisms associated with AF has led to the realization that AF patients are considerably heterogeneous. This heterogeneity among patient populations have previously been identified as an unaddressed impediment in epidemiological studies. Guidelines for the treatment and management of AF exist for the general population but are not directly applicable to ICU populations due to different AF mechanisms, risks, and effectiveness of treatments. Further, strong evidence for optimal treatment strategies is missing, resulting in a lack of consensus among clinical decision-makers, and different treatment approaches across clinical institutions. This doctoral thesis reports the process of developing a stratification method for AF patients in the critical care setting. Novel semi-supervised clustering algorithms are developed, benchmarked, and employed to identify AF phenotypes. Treatment effects of common antiarrhythmic drugs are compared among phenotypes, and a usability assessment is performed to identify the clinical applicability of the developed methods. / Lacki, AS. (2024). Clinical Decision Support System for the Multiparametric Stratification of Atrial Fibrillation Patients in Critical Care [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/212511