La inteligencia artificial permite hallar 63 nuevos genes asociados al cáncer
han desarrollado un nuevo método basado en inteligencia artificial (IA) que ha permitido identificar 63 nuevos genes relacionados con el cáncer, de los que 36 contribuyen al crecimiento celular irregular.
Científicos del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC) han desarrollado un nuevo método basado en inteligencia artificial (IA) que ha permitido identificar 63 nuevos genes relacionados con el cáncer, de los que 36 contribuyen al crecimiento celular irregular.
El método, que publica la revista Nature Communications y que recrea las interacciones biológicas dentro de las células, ha sido biológicamente probado en líneas celulares de cáncer de mama, próstata, pulmón y colon, así como en análisis retrospectivos de supervivencia de miles de pacientes.
La investigación la ha liderado Nataša Pržulj, que ha utilizado técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para relacionar grandes cantidades de datos y recrearlos en un prototipo computacional.
Los científicos del BSC han aplicado este método para reconstruir células de cuatro de los tipos más comunes de cáncer (mama, próstata, pulmón y colon) y en todos ellos ha demostrado ser útil para localizar nuevos genes relacionados con estas enfermedades.
El método ha señalado 63 genes y un proceso de validación biológica ha confirmado que al menos 36 de ellos contribuyen al crecimiento irregular de las células.
Según ha explicado Pržulj, la validación se ha llevado a cabo mediante experimentos de desactivación de genes seguidos de pruebas de viabilidad celular y análisis de datos de supervivencia del paciente.
La experimentación reveló, por ejemplo, que las pacientes con cáncer de mama con alta expresión de MRPL3, una proteína ribosomal mitocondrial que no estaba relacionada con el cáncer previamente, tienen una menor supervivencia.
«Este es un ejemplo de cómo se puede usar el nuevo método para descubrir nuevos genes biomarcadores, que pueden ser relevantes en la estratificación y predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer», ha señalado Nataša Pržulj, que se acaba de incorporar al BSC como líder del grupo de Biología Computacional Integrativa de Redes.
Pržulj ha destacado que este nuevo método para analizar células «permite identificar genes alterados en el cáncer que no aparecen como alterados en ningún otro tipo de datos, pone de manifiesto la importancia de los enfoques integrativos para analizar datos biológicos y allana el camino hacia análisis integrativos comparativos de todas las células».
Las posibles aplicaciones de este nuevo método van desde el tratamiento de otras enfermedades hasta el envejecimiento, con el objetivo final de descubrir los principios intrínsecos de la organización interna de la vida.
