Un grupo de investigadores de la UNCUYO y de la Universidad de Harvard, avanzan en un estudio de inteligencia artificial que no sólo permite caracterizar tumores de forma más precisa, sino que también tiene el potencial de guiar en la búsqueda de tratamientos personalizados.
"Galgo" es un algoritmo para la búsqueda de firmas genéticas en distintos tipos de Cáncer. Una de las principales contribuciones del mismo, es que considera las implicaciones clínicas de los pacientes, es decir se buscan patrones moleculares (firmas génicas) presentes en grupos de pacientes considerando el tiempo de sobrevida de cada grupo encontrado. La realidad es que en el cáncer existen subtipos y estos subtipos pueden responder de manera distinta al tratamiento clínico. El objetivo final de Galgo es detectar las “firmas génicas” de los tumores y de esta manera poder determinar cuál es el mejor tratamiento posible para un paciente basado en su patrón molecular.
EL Dr. Carlos Catania, miembro del Laboratorio de Sistemas Inteligentes (LABSIN) de la Facultad de Ingeniería de la UNCuyo, colabora con el proyecto desde el 2017 aportando su experiencia en el área de optimización y aprendizaje estadístico. Dos áreas que están asociadas a lo que comúnmente se conoce como Inteligencia Artificial.
Carlos Catania explicó que “desde la perspectiva de ciencias de la computación, el problema que aborda Galgo se embarca en lo que se conoce como búsqueda de patrones o Pattern Matching. Este problema se ataca desde un punto de vista algorítmico utilizando computación evolutiva junto a métodos de aprendizaje estadísticos. Un problema muy importante que surge al aplicar este tipo de algoritmos, es la alta demanda de recursos computacionales, por lo que se debe también aplicar técnicas de computación distribuida a fin de resolver el problema en un tiempo razonable”.
“Estas tres áreas están teniendo mucho impacto en la actualidad para la resolución de todo tipo de problemas científicos, industriales, agropecuarios, entre otros; y resultaron ser fundamentales de este avance presentado que resuelve un problema concreto. Es por ello que estas áreas fueron incluidas como parte del programa de la carrera de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, la cual cuenta con cerca de 450 hs de su programa dedicadas exclusivamente a temas relacionados con la estadística, inteligencia artificial, la ciencia de datos y la computación distribuida”, agregó el Dr. Catania.
En este estudio trabajan de forma interdisciplinar investigadores del Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo (CONICET- UNCUYO), del Instituto de Bioquímica y Biotecnología de la Facultad de Ciencias Médicas y del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería, de la UNCUYO; y de los Departamentos de Radiación Oncológica y de Células Madres y Biología Regenerativa, de la Universidad de Harvard. Martín Guerrero Giménez, médico investigador del Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo (IMBECU-CONICET-UNCUYO) y docente de la Facultad de Medicina, es quien lidera la investigación.
Galgo fue publicado recientemente en la prestigiosa revista Bioinformatics de Oxford Journals, una de las revistas científicas más importantes del área. El algoritmo es de libre acceso para toda la comunidad científica y se encuentra disponible en un repositorio público (http://github.com/harpomaxx/GSgalgoR/).
Es importante destacar que parte de los descubrimientos realizados por Galgo ya están siendo utilizados para nuevos proyectos y propuestas terapéuticas. Por ejemplo, en conjunto con el equipo de la Universidad de Harvard, utilizando Galgo se observó que un grupo de pacientes de Cáncer de Mama que poseen una alteración molecular específica (HER2 amplificado) podrían ser resistentes al tratamiento de primera línea para dicho tipo de tumor (Trastuzumab). Y también, gracias al algoritmo, se ha podido detectar que el peor pronóstico en estos pacientes está fuertemente asociada al tejido cicatrizal circundante al tejido tumoral, por lo que ahora se están planteando nuevas estrategias terapéuticas para este tipo de tumores atacando de forma específica a dicho tejido para facilitar el tratamiento de dichos tipos de tumores.
Notas relacionadas: http://www.uncuyo.edu.ar/prensa/desarrollan-un-algoritmo-que-identifica-firmas-geneticas-en-multiples-tipos-de-cancer
