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Desarrollo de inteligencia artificial ayudaría a detectar mutaciones cancerígenas

Un grupo de expertos españoles han dado luces de esperanza a la comunidad médica con un solución que podría predecir la presencia de genes que se desencadenarían en algún tipo de cáncer.

Desarrollo de inteligencia artificial ayudaría a detectar mutaciones cancerígenas

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Científico del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) han implementado un método computacional que, a través de algoritmos de aprendizaje automático, identificaría mutaciones somáticas de esta enfermedad. 

En diálogo con La Hora del Regreso, la PHD. Núria López-Bigas, bióloga y líder del proyecto, reveló que esta herramienta se llama 'BoostDM', y actualmente trabaja con perfiles mutacionales de 28.000 genomas de 66 cánceres diferentes.

"Las mutaciones que hemos analizado son la que hemos llamado somáticas, es decir, que no hemos nacido con ellas, no son una predisposición y una información genética que podría hacer a la persona más susceptible a padecer algún tipo de tumor cancerígeno", comentó.

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Aunque este no es el primer desarrollo de este tipo que han realizado desde este centro de investigación, esta nueva herramienta eleva la apuesta y ha tomado una dirección más precisa, para que de esta forma se puedan sentar unas bases sólidas para la detección oportuna de esta enfermedad.

'BoostDM' simula cada posible mutación, dentro de cada gen, para un tipo de cáncer específico y señala cuáles son clave en el proceso canceroso. 

"Nosotros nos nutrimos de datos de todo tipo, primero de muestras que han sido donadas por pacientes, los resultados que han generado centros de investigación que han monitoreado todo tipo de tumores, también datos de la comunidad médica. Esto nos ha permitido tener perfiles mutacionales de 28.000 genomas analizados de 66 tipos de cáncer diferentes", explicó la científica. 

Estos datos proporcionarían un mapa de mutaciones clave para generar un conocimiento valioso para la investigación del cáncer, así como para la medicina personalizada del cáncer y la toma de decisiones médicas

 

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