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Crean modelo computacional para entender el cáncer de colon

Investigadores de EE.UU. desarrollaron un nuevo enfoque de modelización para comprender cómo los tumores se vuelven agresivos en cáncer de colon

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modelo computacional cancer de colon

Las metástasis se consideran como la primer causa de muerte en la mayoría de los cánceres, incluyendo el cáncer de colon, pero para la medicina el origen de este fenómeno y los cambios celulares no se conocen al 100%. En un nuevo estudio, publicado en Genome Biology, investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign han desarrollado un nuevo enfoque de modelización para comprender mejor cómo los tumores se vuelven agresivos.

Los investigadores reunieron los datos de sus propios experimentos, así como los datos disponibles públicamente, para desarrollar un nuevo modelo computacional que se basó en uno anterior creado en 2018. En aquella oportunidad, la herramienta investigaba los reguladores de la resistencia a los medicamentos contra el cáncer. Sin embargo, en este trabajo se centraron específicamente en los factores de transcripción, que son proteínas que ontrolan la expresión de los genes al unirse al ADN.

“Podemos ver fácilmente cuántos factores de transcripción hay en la célula cancerosa. Este modelo nos permitió ver si las zonas objetivo a las que se unen están disponibles o no”, dijo Steven Offer, profesor adjunto de farmacología molecular y terapéutica experimental en la Clínica Mayo de Minnesota e integrante del equipo de desarrolladores.

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Cáncer de colón y nuevas tecnologías

En la publicación se describe a este modelo computacional como un modelo celular de invasividad del cáncer de colon generado a propósito para generar datos multiómicos, incluyendo perfiles de expresión, accesibilidad y modificación de histonas seleccionadas, para niveles crecientes de invasividad. “La ventaja del modelo es que puede integrar diferentes tipos de datos experimentales, lo que no es una tarea fácil. Nos proporcionó una lista de factores de transcripción, clasificados en función de su relevancia para la agresividad del cáncer colorrectal”, afirmó otra de las investigadoras.

Asimismo, el enfoque utilizado en esta tecnología para cáncer de colon utiliza modelos gráficos probabilísticos para aprovechar la información funcional proporcionada por cambios epigenómicos específicos, modela la influencia de múltiples factores de transcripción simultáneamente y aprende automáticamente los papeles activadores o represivos de los eventos de regulación.

Modelo computacional cancer colon2
Fuente: Genome Biology

“Sin el modelo, nos habría resultado caro y largo analizar los factores de transcripción en todas estas líneas celulares diferentes”, destacó Offer. “Ahora podemos utilizar estos datos para mejorar la atención al cáncer. Cuanta más información tengamos sobre estos factores, más interrupciones podremos crear para interferir en el proceso y mejorar los tratamientos“.

Los investigadores esperan seguir mejorando el modelo para hacerlo más sensible. Si bien los datos que se obtienen están binarizados, los efectos de los factores de transcripción cambian continuamente. Además, los investigadores asumieron que todos los genes funcionan de manera independiente cuando no se aplica en todos los casos.

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Innovación

Identifican 165 genes vinculados al cáncer con inteligencia artificial

En Alemania han desarrollado un algoritmo que detecta más de 100 genes asociados con cáncer y procesos que beneficiarían a la creación de terapias personalizadas

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identifican 165 genes vinculados cancer IA

Un nuevo algoritmo puede predecir cuáles genes causarán cáncer, incluso si todavía no se han desarrollado mutaciones leves que sean consideradas como indicio. Esta herramienta fue diseñada por un grupo de expertos en Berlín (Alemania), quienes combinaron una amplia variedad de datos y los sometieron a análisis directo con inteligencia artificial.

El grupo investigador pertenece al Instituto Max Planck para la Genética Molecular (MPIMG, en inglés) y Instituto de Biología Computacional del Helmholtz Zentrum München. El modelo predictivo utiliza inteligencia artificial (utilizando el aprendizaje automático) para identificar 165 genes que hasta entonces eran desconocidos. A diferencia de las herramientas tecnológicas existentes, este innovador sistema también evalúa secuencias que ‘aparentemente’ carecen de anomalías.

Todos los genes recién identificados interactúan estrechamente con genes cancerígenos bien conocidos y han demostrado ser esenciales para la supervivencia de las células tumorales en experimentos de cultivo celular.

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Un logro que acerca a la terapia personalizada en cáncer

Este algoritmo nombrado “EMOGI” (Integración de gráficos multiómicos explicables, en español), también logra explicar la relación en la maquinaria celular que hacen que un gen sea cancerígeno. En los hallazgos publicados en revista Nature Machine Intelligence, los datos del ADN contiene información sobre la metilación, la actividad de los genes individuales y las interacciones de las proteínas dentro de las vías celulares y, por supuesto, las secuencias de ADN con mutaciones que derivan en cáncer.

“Idealmente, obtenemos una imagen completa de todos los genes del cáncer en algún momento, lo que puede tener un impacto diferente en la progresión del cáncer para diferentes pacientes”, indica en un comunicado Annalisa Marsico, líder del grupo investigador. Vale la pena destacar que en esta técnica, un algoritmo de aprendizaje profundo detecta los patrones y principios moleculares que conducen al desarrollo de la enfermedad.

Pero, ¿por qué se considera un avance destacado en los tratamientos para el cáncer? La respuesta para la mayoría no es desconocida. Los pacientes con cáncer deben someterse a alternativas agresivas, dolorosas e inciertas. En cambio, la terapia personalizada, los enfoques adaptan la medicación con precisión al tipo de tumor. “El objetivo es seleccionar la mejor terapia para cada paciente, es decir, el tratamiento más eficaz con el menor número de efectos secundarios. Además, podríamos identificar los cánceres ya en fases tempranas, basándonos en sus características moleculares”.

Inteligencia artificial cancer
Fuente: Nature Machine Intelligence

El nuevo programa de los investigadores añade un número considerable de nuevas entradas a la lista de genes sospechosos de cáncer, que ha crecido hasta alcanzar entre 700 y 1.000 en los últimos años. Solo mediante una combinación de análisis bioinformáticos y los más novedosos métodos de Inteligencia Artificial (IA), los investigadores pudieron rastrear los genes ocultos.

A todas las posibilidades, los expertos añaden la ayuda de la inteligencia artificial como elemento fundamental para descubrir incluso aquellas conexiones de trenes que antes habían pasado desapercibidas. En los datos se esconden muchos más detalles interesantes. “Vemos patrones que dependen del cáncer y del tejido concretos“, menciona Marsico. “Vemos esto como una prueba de que los tumores se desencadenan por diferentes mecanismos moleculares en diferentes órganos”.

El programa EMOGI no se limita al cáncer, subrayan los investigadores. El algoritmo puede utilizarse para integrar diversos conjuntos de datos biológicos y encontrar patrones en ellos. “Podría ser útil aplicar nuestro algoritmo a enfermedades igualmente complejas para las que se recogen datos multifacéticos y en las que los genes desempeñan un papel importante. Un ejemplo podrían ser las enfermedades metabólicas complejas como la diabetes”.

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App calcula el riesgo de contraer coronavirus en una habitación

Una app diseñada por investigadores de Alemania permite a sus usuarios medir el riesgo de contraer el Sars-Cov-2 en espacios cerrados según datos actualizados sobre estadísticas y contagio por aerosoles

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Una app diseñada por investigadores de Alemania permite a sus usuarios medir el riesgo de contraer el Sars-Cov-2 en espacios cerrados según datos actualizados sobre estadísticas y contagio por aerosoles
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Innovación

AbbVie y Genentech lanzan plataforma para pacientes con leucemia linfocítica crónica

Las dos compañías farmacéuticas han reunido esfuerzos para crear una herramienta digital informativa sobre la leucemia linfocítica crónica dirigida a pacientes, cuidadores y familias

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AbbVie Genentech leucemia linfocitica cronica

Dos de las más grandes compañías farmacéuticas -AbbVie y Roche Genentech- han unido esfuerzos en medio de esta pandemia para desarrollar un producto que beneficie a los pacientes con leucemia linfocítica crónica. Se trata de un recurso valioso para los afectados con este cáncer raro, cuya más grande barrera puede ser la falta de información disponible y comprensible sobre su patología.

A lo anterior debe sumarse que, según estadísticas, el 70% de los pacientes con esta enfermedad viven más de 10 años en EE.UU., lo que confirma la necesidad de recursos de información sanitaria, financiera y general. La iniciativa proviene de AbbVie, compañía que se dedicó a evaluar y considerar los desafíos únicos y la carga emocional que padecen los individuos con leucemia linfocítica crónica. Todo ello considerando que se trata de una enfermedad que afecta a personas con 70 años -como edad media de diagnóstico- y cuyo crecimiento se desarrolla muy lentamente, haciendo que el tratamiento se comience cuando ya han aparecido síntomas.

Si bien por el momento solo está disponible en inglés, el propósito de esta herramienta digital es brindar apoyo, educación y empoderamiento a las familias, los cuidadores y por supuesto, la persona con este diagnóstico, puesto que la situación resulta ser desalentadora y de difícil asimilación cuando se trata de una situación reciente o recurrente.

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Así funciona esta plataforma sobre leucemia linfocítica crónica

La plataforma lleva el nombre de “Living with CCL” (abreviatura de leucemia linfocítica crónica en inglés). Allí se incluye publicidad de búsqueda, display y medios sociales, junto con los esfuerzos de los grupos de defensa, para llevar a los pacientes a su centro web. Para los pacientes, brinda información sobre el estilo de vida, la salud y el bienestar, el apoyo y la financiación, junto con objetivos terapéuticos y enfoques de tratamiento realistas de acuerdo con evidencia científica.

Uno de los espacios más importantes del sitio web es un plan “paso a paso” para que los afectados hablen con su círculo social sobre el diagnóstico de leucemia linfocítica crónica. Entre los consejos más destacados se encuentran: aceptar los sentimientos que ello le generan al paciente, hacer una lista de las personas a las que se quiere informar y considerar el caso de requerir ayuda (uno de los aspectos más complejos para muchas personas).

En la plataforma también se encuentra un apartado en el que se puede encontrar vínculo directo a las páginas web de asociaciones de pacientes, sociedades científicas que trabajan en leucemia linfocítica crónica y recursos de información médica.

Roche y AbbVie son socios en el tratamiento oral de la LLC, Venclexta. Genentech se encarga de la comercialización en EE.UU. y AbbVie de la comercialización fuera de este país. El medicamento compite con Imbruvica de Johnson & Johnson y AbbVie, considerado como el estándar de atención para la LLC y se toma indefinidamente.

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