Análisis metabolómico asistido por aprendizaje automático

El análisis metabolómico asistido por aprendizaje automático es una tubería bioinformática integradora que acopla la elaboración de perfiles de metabolitos no dirigidos o dirigidos —mediante espectrometría de masas o RMN— con algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados para descubrir biomarcadores, clasificar fenotipos y modelar estados metabólicos. Al manejar la extrema dimensionalidad y colinealidad inherentes a los conjuntos de datos metabolómicos (cientos a miles de características, decenas a cientos de muestras), los métodos de aprendizaje automático, como los bosques aleatorios, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales, extraen patrones biológicamente interpretables que las estadísticas univariadas clásicas suelen pasar por alto.