Utilizan el ‘little-big data’ biomédico en cáncer de mama y un tipo de leucemia

Se ha hecho mediante predicción matemática por medio de algoritmos, para interpretar una mutación
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Madrid
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10 dic 2017 - 08:00 h
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Científicos de la Universidad de Oviedo han aplicado la modelización robusta del little-big data biomédico, mediante la predicción matemática por medio de algoritmos, para interpretar una mutación genética en pacientes con leucemia linfocítica crónica (LLC) y poder predecir los efectos secundarios del tratamiento frente al cáncer de mama.

Los estudios, cuyos resultados publican las revistas ‘Journal of Molecular and Genetic Medicine’ y ‘Cancer Medicine’, se han desarrollado mediante algoritmos de modelización matemática e inteligencia artificial, reduciendo drásticamente la complejidad de los datos genómicos.

En concreto, la mutación localizada en este tipo de leucemia, la más común en los países occidentales, es la del gen NOP16, que se predijo con una exactitud del 100 por ciento, utilizando una firma genética compuesta por 26 genes.

Y la modelización matemática permitió determinar el efecto de la mutación de un gen en el ADN (en este caso NOP16) y analizar cuáles son los genes afectados a nivel de la transcripción genética.

Se trata de establecer una relación entre la causa (mutación) y su efecto en el progreso de la enfermedad. De esta forma se logró ver qué vías se ven afectadas por dicha mutación, indicando la importancia de diferentes mecanismos de señalización conocidos en el estudio del cáncer, así como en la respuesta del sistema inmunitario.

En el caso de la leucemia se han detectado un gran número de mutaciones y aberraciones genéticas, por lo que el estudio de los mecanismos comunes de acción es de vital importancia. “Si eres capaz de predecir algo quiere decir que conoces sus causas, no hay coincidencias fortuitas”, señala Juan Luis Fernández-Martínez, del grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático de la citada universidad.

En la investigación se han estudiado las mutaciones individualmente y se ha buscado la intersección, es decir, los genes que están afectados por todas ellas a la vez. De esta forma, el grupo de investigación puso en relación dicha mutación del gen NOP16 con otras tres que se presentó a comienzos de 2017, las de los genes NOTCH1 y SF3B1, y la de los genes de la región variable de la cadena pesada de las inmunoglobulinas (IgHV).

En la mutación NOP16 hay dos genes afectados que ya estaban presentes en las anteriores mutaciones: IGHG1 y RGS13. El primero de ellos ya era conocido en la LLC y está relacionado con procesos de fagocitosis y defensa contra las enfermedades infecciosas, mientras que el segundo posee importancia en diversos procesos de señalización celular.

Además, esta nueva investigación confirma los resultados anteriores y focaliza el interés en estos dos genes y en las vías genéticas alteradas por esta mutación. “Ninguna mutación explica por separado la heterogeneidad genómica observada en la leucemia”, señala Fernández-Martínez.

Cáncer de mama

En la segunda investigación, realizada en colaboración con equipos de las Universidades de Ohio y de Harvard, se predijeron los efectos secundarios de pacientes de cáncer de mama tratados con inhibidores de la enzima aromatasa, que bloquean dicha enzima haciendo que exista una menor cantidad de estrógeno disponible para estimular la multiplicación de las células de cáncer de mama. Se trataba de entender por qué algunas de las mujeres tratadas desarrollan dolores articulares (artralgias) y, para ello, se utilizaron los polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs), que es una variación en la secuencia de ADN que afecta a una sola base de una secuencia del genoma.

El algoritmo desarrollado por la Universidad de Oviedo analizó el poder predictor de más de 650.000 SNPs e identificó un conjunto de 70 SNPs con un poder predictor del 76 por ciento, lo cual es remarcable dado que existen varios millones de bases que podrían ser utilizados en dicho análisis. Este estudio permitió entender cuáles son los mecanismos genéticos involucrados, y se extenderá en un futuro próximo a un conjunto de datos más completo con millones de SNPs monitorizados, y a otras patologías y sus efectos secundarios.

Según los autores, es la primera vez que se ha relacionado el desarrollo de artralgias en mujeres tratadas con inhibidores de aromatasa con un conjunto específico de SNPs/genes y vías genéticas. Un hallazgo, según apuntan, que abre la puerta a una futura búsqueda de soluciones para evitar este efecto secundario indeseado. “Obviamente este es un primer paso, y los resultados que han surgido de estas modelizaciones matemáticas tendrán que ser confirmados mediante otros análisis clínicos complementarios”, afirma Fernández-Martínez.

De hecho, ya han finalizado varias investigaciones sobre el Alzheimer, Parkinson, esclerosis múltiple, fibromialgia, miosotis o cáncer de mama, que están en revisión, y que muestran que “la búsqueda de soluciones pasa por una modelización robusta del ‘big-data’ biomédico, “es decir, médicos y tecnólogos trabajando juntos”.

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