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Investigan las mutaciones causantes de los tumores con tecnologías de big data e inteligencia artificial

Un grupo de investigación trata de identificar las mutaciones causantes de los tumores a partir de tecnologías de big data e inteligencia artificial (IA).

27/06/2023

El grupo de investigación de la doctora Nuria López-Bigas, profesora de investigación ICREA en el IRB Barcelona y Premio Fundación Lilly de investigación Biomédica Preclínica 2023, trata de identificar las mutaciones causantes de los tumores a partir de tecnologías de big data e inteligencia artificial (IA). Hasta la fecha, han analizado ...

El grupo de investigación de la doctora Nuria López-Bigas, profesora de investigación ICREA en el IRB Barcelona y Premio Fundación Lilly de investigación Biomédica Preclínica 2023, trata de identificar las mutaciones causantes de los tumores a partir de tecnologías de big data e inteligencia artificial (IA).

Hasta la fecha, han analizado los genomas de 28.000 tumores de 66 tipos de cáncer y están a punto de actualizar la información con los datos de 33.000 tumores.

Tal y como señala esta investigadora, el desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial, así como el previsible aumento de datos en el ámbito de la salud por el abaratamiento de las técnicas de secuenciación de genomas, hacen pensar que el conocimiento en oncología avanzará a pasos agigantados en los próximos años; con importantes aplicaciones para la medicina personalizada en la práctica clínica y también para otras disciplinas.

La doctora Nuria López-Bigas ha sido distinguida con el Premio Fundación Lilly de Investigación Biomédica Preclínica por sus novedosos estudios, que utilizan nuevas aproximaciones bioinformáticas avanzadas y de inteligencia artificial para identificar procesos generadores de mutaciones del cáncer.

"Sabemos que las causas moleculares de dos tumores, aunque sean del mismo tejido, por ejemplo, cáncer de mama, de páncreas o de colon, pueden ser diferentes, y para determinar cuál es el mejor tratamiento para el paciente debemos conocer los datos moleculares del tumor", explica la profesora López-Bigas.

La doctora ha liderado el desarrollo del Cancer Genome Interpreter, una herramienta bioinformática web que, a partir de las mutaciones e información básica del tumor, hace un análisis informático e identifica cuáles de todas esas mutaciones son las causantes de ese tumor y ofrece información sobre el tratamiento más adecuado para el paciente.

Según anuncia esta científica, esta herramienta desarrollada para investigación tendrá su versión para el tratamiento clínico en unos años. "Desde noviembre de 2022, estamos trabajando en un consorcio con varios hospitales de Europa (Francia, Alemania, Inglaterra y España) en el proyecto GGI-Clinics para desarrollar una nueva versión totalmente adaptada a las necesidades clínicas", afirma.

"El objetivo es que, en cinco años, la información de los genomas de tumores para la medicina personalizada se obtenga de manera sistematizada y automática, de forma que el acceso a la mejor interpretación de los datos sea más igualitario entre hospitales y se haga con las garantías, con la mejor calidad, más completa y ahorrando también tiempo a los expertos", explica López-Bigas.

A pesar de que la oncología es centro y paradigma de sus investigaciones, en opinión del director de la Fundación Lilly, José Antonio Sacristán, "las pioneras investigaciones de la profesora López-Bigas abrirán el campo de aplicación de la inteligencia artificial y la bioinformática a otras disciplinas".

Otra de las líneas de investigación actuales de la profesora López-Bigas se centra en comprender las primeras etapas del desarrollo del tumor. En este proyecto internacional denominado ´PROMINENT´, el objetivo, como señala la científica, es "estudiar el tejido sano de personas que están en alto riesgo de desarrollar un tipo de cáncer por factores como la obesidad o la polución, comparado con personas que no tiene este alto riesgo, para entender como estas posibles diferencias podrían predisponer a ese tejido a desarrollar un tumor".

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