{"id":10503,"date":"2020-10-23T09:31:21","date_gmt":"2020-10-23T14:31:21","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=10503"},"modified":"2025-10-21T14:21:05","modified_gmt":"2025-10-21T20:21:05","slug":"colaboracion-entre-uncuyo-y-harvard-para-identificacion-oportuna-de-cancer-mediante-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/avance-de-la-ciencia\/colaboracion-entre-uncuyo-y-harvard-para-identificacion-oportuna-de-cancer-mediante-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Collaboration between UNCUYO and Harvard for early identification of cancer through Artificial Intelligence"},"content":{"rendered":"
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Joint collaboration between the National University of Cuyo of Argentina (UNCuyo) and Harvard University for the design of an artificial intelligence model for tumor characterization.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Galgo is an algorithm trained through machine learning, designed to discover molecular marks on different types of cancer. It seeks to identify patterns of biological behavior to make a better diagnosis when performing clinical characterizations and consider what would be the most appropriate treatments.<\/p>

This project brings together an interdisciplinary group of UNCuyo researchers through the Institute of Biochemistry and Biotechnology of the Faculty of Medical Sciences and the Laboratory of Intelligent Systems of the Faculty of Engineering, in addition to the Institute of Medicine and Experimental Biology of Cuyo and the Departments of Oncology Radiation and Stem Cells and Regenerative Biology, Harvard University.<\/p>

The research has been funded through grants from the National Council for Scientific and Technical Research of Argentina (CONICET) and published its first advances<\/a> in the scientific journal Bioinformatics<\/em>, from Oxford University, under the title Galgo: a bi-objective evolutionary meta-heuristic identifies robust transcriptomic classifiers associated with patient outcome across multiple cancer types\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Mart\u00edn Guerrero, co-author of the study and research leader explained the initial premise of this innovation and the challenges that exist: \u201cTumors, when they begin to grow in our body, use our own genetic material and modify it to use it in their favor. These modifications can be observed indirectly through the molecular signals expressed by cells. These signals are the result of the expression of a series of molecules called messenger RNA (mRNA) that we can identify with novel molecular techniques from a biopsy of the patient's tumor tissue. The difficulty is that, in analogy to radio frequencies, if one does not know what to look for, only 'noise' is observed, incongruous signals that we cannot read\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Guerrero explained how research advances in this field of biological medicine and biotechnology have led to the discovering of \"gene signatures\" of some cancers. So, he hopes that the large number of molecular signals that have been detected by the new methods could increase and be more effective in determining the \"gene signatures\" of more cancers.<\/p>

In addition, the researcher explained how the algorithm works through new molecular techniques involving Artificial Intelligence: \"For this, our team proposed an artificial intelligence algorithm that does a search between this ocean of combinations to find the combination, which allows us to identify the patterns of biological behavior of the different tumors, so that we can characterize them and identify not only how they will behave clinically , but also to which treatments they may be sensitive or resistant.\"<\/p>

The algorithm has been tested and reproduced in the identified cancers, being more effective than commercial analytical methods. \u201cThis means that Galgo is applicable to any type of cancer, since we have enough data so that the algorithm can learn from them, which makes it an invaluable tool for all those cancers that have not yet managed to be molecularly dissected and that we often treat generically because we do not have much information about them,\u201d Guerrero explained, he will continue to develop this topic in his doctoral thesis in Biological Medicine.<\/p>

As for Galgo applications, it is being used at Harvard University in a group of breast cancer patients who have a specific molecular alteration. In this way, specialists may design specific therapeutic strategies for the treatment of patients.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UNCUYO<\/strong><\/p>

http:\/\/www.uncuyo.edu.ar\/prensa\/desarrollan-un-algoritmo-que-identifica-firmas-geneticas-en-multiples-tipos-de-cancer<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Colaboraci\u00f3n conjunta entre la Universidad Nacional de Cuyo de Argentina (UNCuyo) y la Universidad de Harvard para dise\u00f1o de modelo de inteligencia artificial para caracterizaci\u00f3n de tumores Galgo es un algoritmo entrenado a trav\u00e9s de aprendizaje autom\u00e1tico, dise\u00f1ado para descubrir marcas moleculares en diferentes tipos de c\u00e1ncer. Busca identificar patrones de comportamiento biol\u00f3gico para realizar un mejor diagn\u00f3stico al realizar caracterizaciones cl\u00ednicas y consideras cuales ser\u00edan los tratamientos m\u00e1s adecuados. Este proyecto re\u00fane a un grupo interdisciplinario de investigadores de la UNCuyo a trav\u00e9s del Instituto de Bioqu\u00edmica y Biotecnolog\u00eda de la Facultad de Ciencias M\u00e9dicas y del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingenier\u00eda, adem\u00e1s del Instituto de Medicina y Biolog\u00eda Experimental de Cuyo y de los Departamentos de Radiaci\u00f3n Oncol\u00f3gica y de C\u00e9lulas Madres y Biolog\u00eda Regenerativa, de la Universidad de Harvard. La investigaci\u00f3n ha sido financiada a trav\u00e9s de subsidios del Consejo Nacional de Investigaciones Cient\u00edficas y T\u00e9cnicas de Argentina (CONICET) y public\u00f3 sus primeros avances en la revista cient\u00edfica Bioinformatics, perteneciente a la Universidad de Oxford, bajo el t\u00edtulo \u201cGalgo: una metaheur\u00edstica evolutiva bi-objetivo identifica clasificadores transcript\u00f3micos s\u00f3lidos asociados con el resultado del paciente en m\u00faltiples tipos de c\u00e1ncer\u201d. Mart\u00edn Guerrero, coautor del estudio y l\u00edder de la investigaci\u00f3n explic\u00f3 la premisa inicial de esta innovaci\u00f3n y los desaf\u00edos existentes: \u201cLos tumores, cuando comienzan a crecer en nuestro cuerpo, utilizan nuestro propio material gen\u00e9tico y lo modifican para usarlo a su favor. Estas modificaciones pueden observarse de forma indirecta a trav\u00e9s de las se\u00f1ales moleculares que expresan las c\u00e9lulas. Estas se\u00f1ales son el resultado de la expresi\u00f3n de una serie de mol\u00e9culas denominadas ARN mensajero (mRNA) que podemos identificar con novedosas t\u00e9cnicas moleculares a partir de una biopsia del tejido tumoral del paciente. La dificultad se encuentra en que, en analog\u00eda a las frecuencias de radio, si uno no sabe qu\u00e9 buscar, solo se observa \u2018ruido\u2019, se\u00f1ales incongruentes que no podemos interpretar”. Guerrero explic\u00f3 c\u00f3mo los avances de investigaci\u00f3n en este ramo de medicina biol\u00f3gica y biotecnolog\u00eda, han llevado a descubrir “firmas g\u00e9nicas” de algunos tipos de c\u00e1ncer. Por lo que espera que la gran cantidad de se\u00f1ales moleculares que han sido detectadas por los nuevos m\u00e9todos puedan incrementar y ser m\u00e1s eficaces al determinar las “firmas g\u00e9nicas” de m\u00e1s tipos de c\u00e1ncer. Adem\u00e1s el investigador explic\u00f3 c\u00f3mo funciona el algoritmo a trav\u00e9s de nuevas t\u00e9cnicas moleculares que involucran Inteligencia Artificial: \u201cPara esto, nuestro equipo propuso un algoritmo de inteligencia artificial que hace una b\u00fasqueda entre este oc\u00e9ano de combinaciones para dar con la combinaci\u00f3n, que nos permite identificar los patrones de comportamiento biol\u00f3gico de los diferentes tumores, con lo cual podemos caracterizarlos e identificar no solo como se van a comportar cl\u00ednicamente, sino tambi\u00e9n a qu\u00e9 tratamientos pueden ser sensibles o resistentes\u201d. El algoritmo ha sido probado y reproducido en los tipos de c\u00e1ncer identificados, siendo m\u00e1s efectivos que m\u00e9todos anal\u00edticos comerciales. \u201cEsto quiere decir que Galgo es aplicable a cualquier tipo de c\u00e1ncer, dado que tengamos los suficientes datos como para que el algoritmo pueda aprender de ellos, lo cual lo convierte en una herramienta invaluable para todos aquellos tipos de c\u00e1ncer que todav\u00eda no han logrado ser diseccionados molecularmente y que muchas veces tratamos de forma gen\u00e9rica debido a que no tenemos mucha informaci\u00f3n sobre los mismos”, explic\u00f3 Guerrero, quien continuar\u00e1 en el desarrollo de este tema en su tesis doctoral en Medicina Biol\u00f3gica. En cuanto a las aplicaciones de Galgo, se encuentra siendo utilizado en la Universidad de Harvard en un grupo de pacientes de c\u00e1ncer de mama quienes poseen una alteraci\u00f3n molecular espec\u00edfica. De esta forma, es posible que los especialistas dise\u00f1en estrategias terap\u00e9uticas espec\u00edficas para el tratamiento de las pacientes. BIBLIOGRAF\u00cdA UNCUYO http:\/\/www.uncuyo.edu.ar\/prensa\/desarrollan-un-algoritmo-que-identifica-firmas-geneticas-en-multiples-tipos-de-cancer<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":10504,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[152,156],"tags":[145],"class_list":["post-10503","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-avance-de-la-ciencia","category-big-data","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10503","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10503"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10503\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10504"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10503"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10503"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10503"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}