En la actualidad, el cáncer es la principal causa de muerte en todo el mundo, con millones de fallecimientos anuales en los países en desarrollo debido a la escasez de detección y tratamiento. La detección precoz de los neoantígenos del cáncer es útil para los especialistas, ya que pueden ayudar en el desarrollo de tratamientos más exitosos. Partiendo de esta problemática, el objetivo de este trabajo es realizar un proceso comparativo entre modelos de aprendizaje automático, para determinar cuál de ellos permite una adecuada predicción de los datos, y así determinar los neoantígenos cancerígenos. Para ello, se empleó información extraída de secuencias de proteínas. Los resultados preliminares muestran una sensibilidad y especificidad de 1,0 y 0,98 respectivamente.
