Developing advanced computing techniques in bioinformatics and biomedical engineering. application in diagnosis and assessment of skin cancer

The sequencing of the Human Genome has opened a new era of opportunities in the field of Bioinformatics. Now more than ever, the biological knowledge about the human being continues to widen thanks to immersion and research dedication in multiple interdisciplinary fields at different scales: Transcriptomics, Genomics, Metabolomics, Proteomics, etc. Both governmental organisations and different international institutions have made strong economic investments in search of providing their research centers and laboratories with the best possible equipment. The explosion of the number of experiments carried that have been carried out in these last 2 decades on the different technologies of sequencing at transcriptomical level (mainly microarrays and RNA-seq) has meant the collection of an enormous amount of information that does not stop growing. Over time, many of these isolated experiments have been shared with the scientific community both publicly and under controlled access. In this sense, the potential of the information stored in such repositories is extremely high and the biological knowledge to be derived may still be an unknown to be revealed. This is due in large part to the fact that the experiments carried out usually have a very reduced number of samples, which implies the extraction of specific conclusions dependent on the characteristics of the cohort of samples analysed. Bringing together all the multilevel biological information on the same disease, one could collect a much broader and more robust set of data from which to extract more significant results at the biological level and widely supported at the statistical level. In addition to glimpsing general conclusions about the most prominent biomarkers of a disease, there is the possibility of immersing oneself in the search for more specific biomarkers, taking into account clinical data that offer a much closer approach to the patient and to that what is increasingly demanded in healthcare: the pursued dream of personalised medicine. In this sense, advanced strategies for the efficient integration of information and the selection of reliable biomarkers are increasingly valued and necessary in order to advance the understanding, knowledge and treatment of diseases. Although the methodological approaches proposed in this thesis can be extrapolated and applied to any type of disease for which there is a relevant number of samples, the research carried out has focused on improving the diagnosis of skin cancer. This cancerous disease is biologically very heterogeneous and its incidence is increasing worldwide, so there is great alarm and social concern. Since cancer is essentially considered a disease on genetic level, all efforts have been made to extract knowledge from two main sources of information at the transcriptomic and genomic levels: gene expression levels and copy number variations. Besides providing some insights into the most informative biomarkers for knowing skin cancer predisposition, this dissertation opens new opportunities to develop innovative methodological approaches that consider highly heterogeneous data, quantified in multiple omic viewpoints and leading to the establishment of greater awareness and knowledge about the analysed diseases.La secuenciación del Genoma Humano ha abierto una nueva era para una disciplina como la Bioinformática. Ahora más que nunca, el conocimiento biológico sobre el ser humano sigue ensanchándose cada vez más gracias a la inmersión y dedicación investigadora en múltiples campos interdisciplinares a diferentes escalas: Transcriptómica, Genómica, Metabolómica, Proteómica, etc. Tanto organizaciones gubernamentales como diferentes instituciones internacionales han realizado fuertes inversiones económicas en búsqueda de dotar sus centros de investigación y laboratorios con los mejores equipamientos. La explosión del número de experimentos realizados sobre las diferentes tecnologías de secuenciación a nivel transcriptómico que se han ido sucediendo en estas 2 últimas décadas (principalmente microarrays y RNA-seq) ha supuesto la recolección de una cantidad ingente de información que no para de crecer. Poco a poco, muchos de estos experimentos aislados han sido compartidos con la comunidad científica tanto de forma pública como bajo acceso controlado. En este sentido, el potencial de la información alojada en dichos repositorios es extremadamente alto y el conocimiento biológico a derivar puede seguir siendo aún una incógnita. Esto es debido en gran parte a que los experimentos llevados a cabo usualmente cuentan con un número muy reducido de muestras, lo que supone la extracción de conclusiones muy concretas y adaptadas al cohorte de muestras analizado. Aunando toda la información biológica posible sobre una misma enfermedad, se podría extraer un conjunto de datos mucho más amplio y robusto del que poder extraer resultados más significativos a nivel biológico y ampliamente sustentados a nivel estadístico. Además de llegar a obtener conclusiones más generales sobre aquellos biomarcadores más prominentes a informar mejor sobre el padecimiento de una enfermedad, es posible sumergirse en la búsqueda de biomarcadores más específicos teniendo en cuenta datos clínicos que ofrezcan un acercamiento mucho mayor al paciente y a aquello que se reclama cada vez más en la atención sanitaria: la medicina personalizada. En este sentido, estrategias avanzadas para la integración eficiente de la información y la selección de biomarcadores fiables son cada vez más valoradas y necesarias en pos de avanzar en el entendimiento, conocimiento y tratamiento de las enfermedades. Aunque las aproximaciones metodológicas planteadas en esta tesis pueden ser extrapoladas y aplicadas a cualquier tipo de enfermedad sobre la que exista un número relevante de muestras, la investigación realizada se ha centrado en la mejora del diagnóstico del cáncer de piel. Se trata de una enfermedad cancerosa altamente heterogénea y cuya incidencia es cada vez mayor a nivel mundial, por lo que existe una gran alarma y preocupación social. Dado que el cáncer se considera fundamentalmente una enfermedad de los genes, todos los esfuerzos han sido destinados a extraer conocimiento desde principalmente 2 fuentes de información a nivel transcriptómico y genómico: la expresión de gen y el número de copias de gen. Finalmente, además de proporcionar ciertas averiguaciones sobre aquellos biomarcadores más informativos para conocer la predisposición a padecer cáncer de piel, esta tesis abre nuevas oportunidades para desarrollar innovadoras aproximaciones metodológicas que consideren datos altamente heterogéneos, cuantificados en múltiples puntos de vista ómicos y liderando al establecimiento de una conciencia y un conocimiento mayor sobre las enfermedades analizadas.Tesis Univ. Granada