Inteligencia Artificial identifica las mutaciones causantes de cada tipo de Cáncer
El método propuesto aprende, a partir de los datos recabados qué atributos son distintivos de las mutaciones que favorecen el desarrollo del Cáncer
El proyecto BoostDM está liderado por Núria López-Bigas y utiliza algoritmos de aprendizaje automático que puede rastrear alteraciones de 28,000 genomas en 66 tumores distintos.
Este descubrimiento fue publicado en la revista científica Nature y ayudará a entender las causas de cualquier tumor cancerígeno a nivel molecular, además de facilitar la toma de decisiones médicas sobre la terapia más conveniente para el paciente.
Para el diseño del algoritmo, los científicos se basaron en un concepto clave en la evolución: la selección positiva. Es decir, las mutaciones que favorecen el crecimiento y el desarrollo del Cáncer se encuentran en número más elevado en las distintas muestras, en comparación con aquellas mutaciones que sucederían al azar.
“El desarrollo de un tumor sigue la biología darwiniana clásica en la evolución de las especies y tiene sobre todo dos características básicas: variación y selección”, explicó López-Bigas.
¿Cómo funciona el BoostDM?
El método propuesto aprende, a partir de los datos recabados qué atributos son distintivos de las mutaciones que favorecen el desarrollo del Cáncer, lo cual supone información útil para el desarrollo de nuevos enfoques terapéuticos.
Hasta ahora, la herramienta ha generado 185 modelos para identificar mutaciones en un tipo de Cáncer. Entre ellos, el gen que propicia la formación del tumor EGFR en algunos tipos de Cáncer de Pulmón, así como otro modelo para ese mismo gen en casos de Glioblastoma, un tipo de Cáncer que se genera en el cerebro.
Finalmente, los investigadores esperan que a medida que aumenten los datos de tumores secuenciados depositados en el dominio público y se puedan ir añadiendo al sistema, este modelo permita tener modelos para todos los genes de Cáncer en los próximos años.
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