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Inteligencia artificial para identificar las mutaciones que causan el cáncer en distintos tipos de tumores. Es la investigación de un grupo de científicos españoles que ayudará a entender mejor cómo empieza el cáncer.

Un tumor puede tener más de 50.000 mutaciones, pero sólo 2 ó 3 de ellas son las que provocan la enfermedad. Esta investigación ayudará a entender mejor los procesos iniciales de la formación de tumores en los diferentes tejidos.

¿Cómo se pueden encontrar esas mutaciones sin recurrir al cultivo de células? "A partir de los datos de secuenciación de miles de tumores", explica Nuria López-Bigas, Jefe de Biomédica Genómica del Centro IRB Barcelona donde se ha desarrollado la investigación.

Un algoritmo para identificar las mutaciones

Se ha desarrollado una herramienta basada en métodos de aprendizaje automático que evalúa la contribución potencial al desarrollo y la progresión del cáncer de todas las posibles mutaciones en un gen, en un determinado tipo de tumor.

Es un algoritmo que encuentra las mutaciones que provoca el cáncer: "nuestro algoritmo aprende cuáles con las características de las mutaciones que se han seleccionado para causar el tumor", explica López-Bigas, "ahora mismo hemos desarrollado modelos para 185 genes en tipos de tumores concretos". La idea es llegar a tener modelos para todos los genes de cáncer en los próximos años.

La herramienta se llama BoostDM y simula cada posible mutación, dentro de cada gen, para un tipo de cáncer específico y señala cuáles son clave en el proceso canceroso. "Esto contribuye a entender cómo se causa un tumor a nivel molecular, y puede ayudar en la toma de decisiones médicas en el momento de elegir la terapia más adecuada para un paciente”, explica López-Bigas, Además, contribuirá a entender mejor los procesos iniciales de la formación de tumores en los distintos tejidos.