Inteligencia artificial para combatir el cáncer

Las aplicaciones que tendrá la inteligencia artificial en el futuro son casi inimaginables. El ámbito sanitario será uno de los que más se beneficiará de la utilización de esta tecnología: mayor precisión en el diagnóstico, agilidad en el desarrollo de nuevos fármacos, mejora en la toma de decisiones, rápida atención temprana, etc.

Esta misma semana hemos conocido que Nataša Pržulj, investigadora del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC) ha liderado la creación de un nuevo método computacional basado en inteligencia artificial que acelera la identificación de nuevos genes relacionados con el cáncer. El método y sus resultados se han publicado en Nature Communications.

Este método utiliza técnicas de machine learning (Tri-Factorización de Matrices No Negativa) para relacionar grandes cantidades de datos ómicos y los recrea en un prototipo computacional, una ‘célula integrada’ o ‘iCell’. Fusiona tres redes de interacción molecular específicas de tejido: interacción proteína-proteína, coexpresión de genes y redes de interacción genética.

El equipo investigador ha aplicado este método para reconstruir células de cuatro de los tipos más comunes de cáncer (mama, próstata, pulmón y colon) y ha demostrado ser útil para localizar nuevos genes relacionados con estas enfermedades en todos ellos.

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. 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.

“Permite la identificación de genes alterados en el cáncer que no aparecen como alterados en ningún otro tipo de datos. Este descubrimiento 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”, afirma la profesora Pržulj.

De este modo, el nuevo método permite descubrir nuevos genes biomarcadores, que pueden ser relevantes en la estratificación y predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer. Por ejemplo, sus experimentos han revelado que los 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.

Además, Alfonso Valencia, profesor ICREA y director del Departamento de Ciencias de la Vida del BSC, señala que “las ‘iCells’ de Nataša Pržulj complementan a la perfección nuestras propuestas de análisis del genoma del cáncer en el BSC, y son sólo el primero de los muchos métodos computacionales sólidos que esperamos ver desarrollados por su nuevo grupo en los próximos años”.

Las posibles aplicaciones de este método no se agotan en la lucha contra el cáncer, sino que van desde el tratamiento de otras enfermedades hasta el envejecimiento, con el objetivo de descubrir los principios intrínsecos de la organización interna de la vida en la Tierra.