Un equipo de científicos españoles, liderados por Núria López-Bigas, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que identifica las mutaciones causantes del cáncer en distintos tipos de tumores. El modelo, llamado BoostDM, utiliza algoritmos de aprendizaje automático, es capaz de rastrear los perfiles mutacionales de 28.000 genomas en 66 tipos de cáncer diferentes y ya está disponible para que médicos y científicos de todo el mundo lo utilicen en sus investigaciones de forma libre y gratuita.
López-Bigas, jefa del laboratorio de Biomédica Genómica de Barcelona, explica por teléfono que la nueva herramienta contribuirá a entender mejor los procesos iniciales de la formación de tumores en los distintos tejidos. “Uno de los objetivos es que BoostDM ayudé a los médicos a tomar mejores decisiones en las terapias específicas para cada paciente”, explica la científica.
Las conclusiones de la investigación, publicada esta tarde en Nature, demuestran que con los datos suficientes es posible determinar cuáles de las miles de mutaciones que hay en un tumor son las causantes reales de la enfermedad sin tener que hacer costosos y demorados experimentos en los que se estudie los efectos de cada una, como se está haciendo hasta ahora en la mayoría de hospitales. “Un solo tumor puede tener 50.000 mutaciones, pero solo dos o tres son las que desencadenan la enfermedad; identificarlas es clave para mejorar los tratamientos”, dice la investigadora.
El problema concreto que busca resolver el nuevo modelo es cómo encontrar esas pocas mutaciones. López-Bigas explica que por ahora hay dos maneras de identificarlas. Una es probando en el laboratorio cada mutación en cultivos de células a ver cuál de ellas genera tumores y la segunda es analizar con inteligencia artificial los datos de 28.000 tumores reales de 28.000 personas que han donado la información a la ciencia. “Nosotros escogimos la segunda. Los miles de datos que tenemos analizados de la manera correcta nos permiten aprender cuáles son las características de las mutaciones tumorales en cada gen”.
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