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Nuevo software de código abierto para mayor precisión en predicción de cáncer

Software creado por diversas universidades estadounidenses busca mejorar las predicciones de cáncer a través de relaciones genéticas.

En un trabajo en conjunto con varios centros de estudio y universidades entre los cuales están el Instituto Crick, la UCLA (Universidad de California en Los Ángeles), y su Centro Integral de Cáncer, la universidad de Ciencias y Salud de Oregon, el Big Data Institute de Oxford y la Universidad de Toronto, fue desarrollado un nuevo software de código abierto que determina la precisión de las predicciones genéticas a través de muestras de tumores.

Actualmente se han desarrollado herramientas informáticas que pretenden predecir y encontrar características genéticas dentro de las muestras de tumores clínicos, no obstante, no existe una estandarización para la evaluación de las muestras a través de métodos computacionales.

Este artículo publicado en Nature Biotechnology, muestra el desarrollo de un software que busca establecer un punto de referencia para las predicciones informáticas en cáncer. El software funciona a través de un marco de simulación y un sistema de puntuación, evalúa con que precisión funciona cada algoritmo y su efectividad al medir la diversidad genética como: la proporción de células cancerosas en la muestra de tumor; el número de grupos genéticamente diferentes de células cancerosas en la muestra de tumor; la proporción de células dentro de cada uno de estos grupos; qué mutaciones genéticas estaban en cada grupo; y la relación genética entre los grupos.

“Nuestro nuevo marco proporciona una base que, con el tiempo, a medida que se ejecuta contra más tumores, se convertirá con suerte en una herramienta de referencia muy necesaria, imparcial y de referencia para evaluar modelos que tienen como objetivo caracterizar la diversidad genética de un tumor”, mencionó el autor principal Maxime Tarabichi, del Laboratorio de Genómica del Cáncer del Instituto Crick.

La investigación mostró 580 predicciones, que agregaron nuevas características al software para realizar predicciones más eficaces. “Las simulaciones por computadora en la genómica del cáncer nos están ayudando a desarrollar herramientas más precisas, ya que entendemos dónde funcionan bien estas herramientas y dónde necesitan mejoras”, explicó Peter Van Loo, del Laboratorio de Genómica del Cáncer.

Este tipo de avances beneficiaría a pacientes para que los especialistas les brinden una atención personalizada y medicamentos adecuados de acuerdo a su condición.

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