Estudio de Asociación de Epigenoma Completo Asistido por ML (ML-EWAS)

El EWAS asistido por aprendizaje automático (ML-EWAS) integra las pruebas convencionales de asociación de epigenoma completo con modelos de aprendizaje automático para identificar sitios de metilación del ADN asociados con un fenotipo de interés. Al combinar el rigor estadístico del EWAS con el poder de reconocimiento de patrones de algoritmos como elastic net, random forest o gradient boosting, este enfoque maneja la dimensionalidad extrema de los arrays de metilación (450.000-850.000 sitios CpG) de manera más efectiva que las pruebas univariadas por sí solas, y puede capturar efectos no lineales y de interacción que los modelos lineales estándar no detectan.