LBAL

La base de nuestra investigación reside en la comprensión analítica (neurociencias), y la comprensión sintética (por medio de la creación de sistemas de inteligencia artificial), de la operación de cerebros biológicos en diferentes especies, incluyendo seres humanos. Sin embargo, mientras que las funciones del cerebro son necesarias pero no suficientes en procesos de aprendizaje de alto nivel; exi

sten procesos de aprendizaje en los cuales no es necesario ni suficiente una actividad cerebral compleja. La investigación sobre estos procesos de aprendizaje en los sistemas biológicos y artificiales será uno de los objetivos del LBAL. El LBAL investiga no sólo los procesos cerebrales fisiológicos y computacionales, sino también las relaciones de las estructuras corporales con el cerebro (realización), siendo el cerebro una parte de esas estructuras, y la relación entre los agentes y el entorno en el que aprenden (ecología del equilibrio).

• Analizar los principios generales del aprendizaje. • Construir artefactos que aprendan. • Entender el aprendizaje biológico. El grupo de investigación del LBAL está formado por un equipo de ingenieros biomédicos y bioingenieros especializados en diferentes áreas de matemáticas, física, ciencias de la computación, estadística y biología aplicadas al campo de la neurociencia, usando e integrando de los conocimientos necesarios para determinar las bases del aprendizaje y su uso en sistemas artificiales. Desarrollo
El enfoque es necesariamente interdisciplinario e incluye entre otras las siguientes disciplinas:
• Neurociencias • Neurocomputación • Computación morfológica • Computación de alta performance • Bioingeniería • Ciencias cognitivas • Robótica • Inteligencia artificial • Electrofisiología neuronal • Data Mining • Neuromórficos • Conectomas • Complejdad • Estadística avanzada

El LBAL fue fundado en 2011 con el apoyo financiero de la Fundación para el Desarrollo de las Ciencias Básicas (FUCIBA), y mediante un convenio del Instituto Universitario, el Instituto de Ciencias Básicas y Medicina Experimental (ICBME) del Hospital Italiano de Buenos Aires y FUCIBA.

tagSNP rs1495741 as a useful molecular marker to predict antituberculosis drug-induced hepatotoxicity. - PubMed - NCBI

07/07/2017

Nueva publicación del LBAL

tagSNP rs1495741 as a useful molecular marker to predict antituberculosis drug-induced hepatotoxicity.

Chamorro JG, Castagnino JP, Musella RM, Nogueras M, Frías A, Visca M, Aidar O, Costa L, de Larrañaga GF.

Abstract
INTRODUCTION:
It has been widely reported that the slow acetylator phenotype of N-acetyltransferase 2 (NAT2) is associated with the development of antituberculosis drug-induced hepatotoxicity (ATDH). The aim of this report was to evaluate the level of agreement and accuracy of two recently recommended markers, the two-single nucleotide polymorphisms (SNP) (C282T and T341C) and tagSNP of NAT2 (rs1495741) genotypes, to predict the seven-SNP-inferred NAT2 phenotype in Bolivian and Argentinian tuberculosis (TB)-patient populations. In addition, we analyzed the association of these markers with ATDH.
METHODS:
We examined 331 TB patients who had been treated with anti-TB drugs. TagSNP of NAT2 genotyping was determined using PCR-restriction fragment length polymorphisms. The seven SNPs of NAT2 were determined using sequencing. Concordance analysis was carried out using Kendall's tau-b coefficient (w) and the degree of agreement with Cohen's κ coefficient (κ). Receiver operating characteristic receiver operating characteristic curves were obtained to measure the specificity and sensitivity of the method. A binary logistic regression was performed to identify variables associated with the development of ATDH.
RESULTS:
Both predictors showed a remarkable concordance (>95.0%) and an almost perfect agreement (κ>0.945; P97%) and specificity (>98.0%). Furthermore, and as expected, both the two-SNP (C282T, T341C) and tagSNP were found to be independent variables in predicting ATDH with the same strength as seven-SNP of NAT2.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27104815

tagSNP rs1495741 as a useful molecular marker to predict antituberculosis drug-induced hepatotoxicity. - PubMed - NCBI Pharmacogenet Genomics. 2016 Jul;26(7):357-61. doi: 10.1097/FPC.0000000000000224. Research Support, Non-U.S. Gov't