Integración multimodal en la enfermedad de Alzheimer mediante Patient Similarity Networks

Las Patient Similarity Networks (PSN) integran datos heterogéneos convirtiendo cada modalidad en un grafo de similitud entre pacientes y fusionando esos grafos en una estructura común. El enfoque se extiende más allá de las ómicas a datos de neuroimagen, clínicos y demográficos, pero su aplicación a datos multi-ómicos en enfermedad de Alzheimer sigue siendo poco frecuente. En este proyecto, el/la estudiante construirá un pipeline de integración basado en PSN sobre datos reales de Alzheimer de ADNI, combinando características moleculares y de neuroimagen precalculadas, y evaluará cómo la elección de la métrica de distancia, el algoritmo de fusión de redes y la técnica de embedding determinan los subtipos de pacientes que se recuperan. El objetivo es identificar subgrupos que las modalidades individuales no revelan, y caracterizarlos según diagnóstico, genotipo APOE y desempeño cognitivo.