Un equipo compuesto por investigadores de las facultades de Ingeniería y Ciencias Médicas de la UNCUYO, del CONICET y la Universidad de Harvard avanzan en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial con el objetivo de caracterizar tumores malignos de forma más detallada, con el fin de evaluar el microambiente tumoral. De esta manera podrían realizar predicciones más precisas del pronóstico de los pacientes, posibilidades terapéuticas, así como desarrollar nuevos tratamientos orientados para cada paciente en particular.
En ese marco, el equipo obtuvo el tercer lugar en un desafío internacional que apunta a poder estimar en base a la información genética de los pacientes, la composición celular de los tumores cancerígenos. El desafío fue organizado por un consorcio integrado por prestigiosas instituciones como Sage Bionetworks, Stanford University y la Universidad de Oregon (OHSU) de Estados Unidos, junto al Institut Curie y la Ligue Nationale Contre le Cancer, ambos de Francia.
El objetivo de este desafío fue evaluar la capacidad de nuevos métodos computacionales para, a partir de datos de expresión génica que pueden obtenerse desde una biopsia tumoral, estimar las diferentes poblaciones celulares que infiltran el tumor y sus proporciones.
Este problema, denominado “Deconvolución Tumoral”, ha planteado grandes desafíos a los científicos e histopatólogos en los últimos años, debido al gran número de células que pueden infiltrar los procesos tumorales. Así como también por las dificultades técnicas y metodológicas que implican analizar tejidos complejos a nivel celular. Resolver dicha problemática resulta un desafío fundamental en el tratamiento del cáncer y en su evaluación clínica, ya que la relación de las células tumorales con su entorno condicionan el comportamiento del mismo, así como también las respuestas a diferentes tratamientos.
Los resultados fueron publicados en DREAM Challenge, una plataforma comunitaria utilizada para desarrollar nuevas técnicas computacionales aplicadas a la biología y comparar diferentes enfoques de forma uniforme y transparente. Los 3 equipos con mejores resultados fueron seleccionados para realizar una publicación en una revista científica de alto impacto, en donde se discutirán los diferentes aspectos de las estrategias propuestas por cada uno.
Luego de un proceso de evaluación y ajuste de casi un año, el equipo obtuvo un tercer puesto gracias a “RHINO”, un método computacional que combina diferentes técnicas de aprendizaje estadístico, una rama de la inteligencia artificial que ha tenido un enorme crecimiento en los últimos 10 años. El objetivo final de RHINO es estimar, a partir del perfil de expresión génica de una muestra, la proporción de cada componente celular presente en el tumor y de esta manera poder determinar cuál es el mejor tratamiento posible para un paciente, basado en su composición celular.
En este estudio trabajan de forma interdisciplinar Martin E. Guerrero Gimenez del Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo (IMBECU, CONICET- UNCUYO) y del Instituto de Bioquímica y Biotecnología de la Facultad de Ciencias Médicas (IByB, UNCUYO), Carlos Catania del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la UNCUYO; y Benjamin Lang del Departamento de Radiación Oncológica de la Universidad de Harvard.
