Aplican inteligencia artificial para visualizar datos genéticos de pacientes con melanoma
Un equipo de la Universidad de Málaga ha desarrollado un software que compara de forma exhaustiva la información de expresión genética que se producen en enfermos de cáncer. De esta forma, es posible observar mejor la respuesta a los tratamientos en enfermos. Es la primera vez que una herramienta de análisis genético está al alcance de especialistas clínicos.
Investigadores del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga, junto con la Unidad de Oncología de los Hospitales Universitarios Regional y Virgen de la Victoria de Málaga y el Instituto de Investigaciones Biomédicas (IBIMA) de Málaga, han desarrollado una aplicación informática que permite obtener datos clínicos de enfermos de melanoma de forma simple y rápida.
Imagen microscópica de un melanoma, uno de los cánceres más graves que se representa en la piel.
A partir de bases de datos genéticas de pacientes, han diseñado una nueva herramienta que integra esta información existente y mejora la visualización de datos a los facultativos. Con ello, es posible obtener patrones de los afectados de esta enfermedad de la piel y comparar evoluciones de la enfermedad en distintos casos.
La solución propuesta se basa, en primer lugar, en un filtrado de genes procedentes de pacientes. Esto permite seleccionar los que representan el estado en el que se encuentra la enfermedad o la evolución de ésta. Una vez filtrados estos genes más característicos, se ofrece una visualización a través de un mapa de calor, que permite diferenciar por colores aquellos genes que se comportan de forma similar. De esta forma, el experto puede observarlos mejor y establecer coincidencias en enfermos que han tenido una historia clínica similar. Estas similitudes sirven de pista inicial para establecer indicadores de la evolución de los afectados.
El segundo tipo de análisis implementado en la aplicación es un gráfico que muestra los genes que están relacionados por expresarse de forma similar a lo largo de una serie temporal.
Según apuntan los expertos, este trabajo consigue principalmente realizar un análisis inicial más efectivo de los datos que se tienen disponibles y ponerlos al alcance de los investigadores clínicos. Como indica el investigador, Ismael Navas Delgado a la Fundación Descubre: “Existía ya un software específico de análisis de los datos, pero sólo orientado a genetistas o expertos en bioinformática. Es por ello que hemos desarrollado una herramienta simple, que permite al investigador clínico acometer una primera exploración de los datos de expresión, para detectar patrones o genes de interés en el ensayo clínico”.
Responsables del estudio.
En el estudio titulado ‘VIGLA-M: visual gene expression data analytics’, publicado en la revista BMC Bioinformatics, ha utilizado como punto de partida una base de datos anónimos de pacientes que participan en este ensayo clínico de los cuales han almacenado varias muestras a lo largo del tratamiento que siguen. En cada muestra, se analizan 770 genes, de los que se obtiene el nivel de expresión y, con ello, la respuesta al tratamiento que están obteniendo. Así, la nueva aplicación es capaz de reducir las muestras a unos 6 genes más representativos de los pacientes, que es lo que permite la simplicidad de datos para su posterior revisión clínica.
‘Big data’ para tener datos clínicos exhaustivos
El melanoma se posiciona actualmente como uno de los cánceres más graves que se representa en la piel. Una de sus causas es la exposición a los rayos ultravioletas procedentes de la radiación solar, con lo cual, un adecuado control de la exposición al sol puede prevenir esta enfermedad.
Melanoma.
Se trata de un tipo de cáncer muy dañino en sus casos de complicación y metástasis, por lo que es importante para los profesionales clínicos tener la mayor cantidad de datos posibles acerca de la evolución de cada paciente y su respuesta a los tratamientos. Así, una vez más, la tecnología ‘big data’ proporciona al oncólogo una base de datos sobre el histórico de la respuesta de los pacientes, para poder establecer una comparación con otros casos y así hacer un estudio clínico exhaustivo.
Según apunta Ismael Navas: “Hemos arrancado con una muestra reducida para las pruebas iniciales, que aumentaremos progresivamente, y que ha servido de base para perfeccionar el uso de la herramienta”. Es por ello, que actualmente los científicos siguen trabajando en la misma línea. Por un lado, se ha perfeccionado la herramienta de cara a su uso para el personal clínico de manera que ya es utilizable por estos. Por otro lado, se ha trabajado en un algoritmo que consiga mejores resultados visuales.
El estudio está financiado por proyectos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, un proyecto del Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación de la Junta de Andalucía, por una beca Post-Doctoral de ’Captación de Talento para la Investigación‘ del Plan Propio de la Universidad de Málaga, el proyecto docente ‘Open Big Data Analytics for eHealth’ del campus de Excelencia Internacional Andalucía TECH y por la Fundación Progreso y Salud de la Junta de Andalucía.
Referencias
Navas-Delgado I, García-Nieto J, López-Camacho E, Rybinski M, Lavado R, Berciano Guerrero MÁ, Aldana-Montes JF. VIGLA-M: visual gene expression data analytics. BMC Bioinformatics. 201920 (Suppl 4) :150.
Más información:
FUNDACIÓN DESCUBRE
Departamento de Comunicación
Teléfono: 954239422
Documentación adicional
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