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Resumen
La fibromatosis gingival hereditaria (FGH) es un trastorno genético raro caracterizado por un crecimiento excesivo de las encías, que suele manifestarse en la infancia o adolescencia. Los síntomas incluyen dificultades en el habla, la alimentación, la higiene oral y angustia psicológica. Comprender los mecanismos moleculares subyacentes a la FGH es crucial para identificar posibles dianas terapéuticas. Este estudio tuvo como objetivo predecir genes hub en el interactoma de la FGH utilizando redes neuronales. Analizamos el conjunto de datos GEO GSE4250 mediante la herramienta geor2 para identificar genes diferencialmente expresados. Se emplearon Cytoscape y el complemento CytoHubba para construir el interactoma, clasificando los genes hub según puntuaciones de centralidad. Se utilizó un modelo de red neuronal con una división 80:20 entrenamiento-prueba para predecir genes hub y no hub, logrando un AUC de 0.853, una precisión de clasificación de 0.720, un F1-score de 0.720, una precisión de 0.720 y una exhaustividad de 0.720. La red resultante constó de 147 nodos y 1092 aristas, mostrando una heterogeneidad y conectividad moderadas. Se identificaron diez genes hub clave, lo que aporta información sobre las bases moleculares de la FGH. Aunque el modelo de red neuronal muestra una capacidad predictiva prometedora, se requiere validación en cohortes más grandes. La incorporación de características predictivas adicionales y experimentos de validación funcional podría profundizar en la comprensión de los mecanismos biológicos de la FGH.
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