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Investigadores del IIT-Madras desarrollan un algoritmo de inteligencia artificial para detectar mutaciones que causan cáncer

Chennai: Investigadores del Instituto Indio de Tecnología (IIT) de Madras han desarrollado un modelo matemático basado en inteligencia artificial para identificar alteraciones que causan cáncer en las células.

El algoritmo utiliza una técnica relativamente inexplorada de aprovechar la composición del ADN para identificar las alteraciones genéticas responsables de la progresión del cáncer, lo cual es difícil usando las metodologías actuales. Los resultados se publican en la revista International Journal Cancer, revisada por pares.

Comprender el mecanismo subyacente de estas alteraciones ayudará a identificar la estrategia de tratamiento más adecuada para un paciente en un enfoque conocido como “oncología de precisión”.

“Uno de los principales desafíos que enfrentan los investigadores del cáncer es la diferenciación entre la cantidad relativamente pequeña de mutaciones ‘impulsoras’ que permiten que las células cancerosas crezcan y la gran cantidad de mutaciones ‘pasajeras’ que no tienen ningún efecto en la progresión de la enfermedad, dijo el profesor B. Ravindran, director del Centro Robert Bosch de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (RBCDSAI), IIT Madras, en un comunicado.

En este estudio, los investigadores decidieron mirar este problema desde una perspectiva diferente. El objetivo principal era descubrir patrones en las secuencias de ADN, compuestas por cuatro letras o bases, A, T, G y C que rodean un sitio particular de alteración.

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La hipótesis subyacente era que estos patrones serían exclusivos de los tipos individuales de mutaciones: conductores y pasajeros, y por lo tanto podrían modelarse matemáticamente para distinguir entre las dos clases.

Utilizando técnicas sofisticadas de inteligencia artificial, los investigadores desarrollaron un algoritmo de predicción novedoso, NBDriver, y probaron su rendimiento en varios conjuntos de datos de mutaciones del cáncer de código abierto.

“Nuestro modelo podría distinguir entre conductores bien estudiados y mutaciones de pasajeros de genes del cáncer con una precisión del 89 por ciento. Además, la combinación de las predicciones de NBDriver y otros tres algoritmos de predicción de controladores de uso común resultó en una precisión del 95 por ciento, superando significativamente a los modelos existentes ”, dijo Ravindran.

Además, “NBDriver pudo identificar con precisión el 85 por ciento de las mutaciones conductoras raras de pacientes diagnosticados con glioblastoma multiforme (GBM), un tipo de cáncer particularmente agresivo que afecta el cerebro o la columna”, dijo Karthik Raman, profesor asociado del Departamento de Biotecnología, Escuela de Biociencias de Bhupat y Jyoti Mehta, IIT Madras.

NBDriver está disponible públicamente y se puede utilizar para obtener predicciones sobre cualquier conjunto de mutaciones definido por el usuario. En resumen, dada una nueva mutación y la composición del ADN que la rodea, uno podría predecir su clase: conductor o pasajero.

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