Investigadores de UCLA desarrollaron un modelo de IA basado en factores epigéneticos capaz de predecir resultados de pacientes con cáncer.
Científicos del Centro Oncológico Integral Jonsson Health de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), desarrollaron un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), que se basa en factores epigéneticos para predecir los resultados de pacientes en diversos tipos de cáncer. La epigenética se refiere a las modificaciones genéticas que afectan la actividad de los genes sin cambiar la secuencia del ADN. La epigenética implica factores y procesos proteicos que permiten el establecimiento de diferentes estados, incluido el estado de actividad genética. Es decir, factores que incluyen en cómo se activan o desactivan los genes, en este caso en los tumores cancerígenos.
Los resultados detallados fueron publicados en Communications Biology, los cuales revelaron que los patrones de expresión asociados con resultados pobres en pruebas de cáncer estaban presentes en células individuales dentro de los tumores. El estudio presentó además un mapa epigenético de los tipos de cáncer y sienta las bases para descubrir EPI factores atacables contra diversos tipos de cáncer.
“Tradicionalmente, se ha considerado que el cáncer es principalmente el resultado de mutaciones genéticas dentro de oncogenes o supresores de tumores”, dijo la coautora principal Hilary Coller. Asimismo, explicó que la aparición de nuevas tecnologías de secuenciación de la han permitido que más personas reconozcan el valor de los factores epigenéticos, para conocer más sobre el cáncer y su progresión.
“Hay diferentes aspectos del estado de la cromatina, como si las proteínas histonas estuvieran modificadas o si las bases de los ácidos nucleicos del ADN contienen grupos metilo adicionales, que pueden afectar los resultados del cáncer. Comprender estas diferencias entre tumores podría ayudarnos a aprender más sobre por qué algunos pacientes responden de manera diferente a los tratamientos y por qué sus resultados varían”, agregó.
Los investigadores encontraron la relación entre los patrones epigenéticos y los resultados clínicos al analizar los patrones de expresión de 720 factores epigenéticos para clasificar tumores de 24 tipos diferentes de cáncer.
De estos 24 grupos de cáncer en adultos, los investigadores encontraron que, para diez, los grupos se sacaban con diferencias significativas en los resultados de los pacientes, incluida la supervivencia. “Vimos que la eficacia pronóstica de un factor epigenético dependía del tejido de origen del tipo de cáncer” dijo Mithun Mitra, coautor principal del estudio. De igual forma, explicó que este avance puede ser útil y relevante para abordar nuevas terapias contra el cáncer.
Posteriormente, el equipo utilizó un modelo de IA para predecir los resultados de los pacientes de cinco tipos de cáncer que tenían diferencias significativas en los resultados de supervivencia. El modelo arrojó resultados satisfactorios ya que logró dividir con éxito a los pacientes con este tipo de cáncer en dos grupos: los de mayor probabilidad de obtener mejores resultados y los de mayor probabilidad de obtener peores resultados.
“Nuestra investigación ayuda a proporcionar una hoja de ruta para modelos de IA similares que pueden generarse a través de listas de factores epigenéticos de pronóstico disponibles públicamente”, explicó el primer autor del estudio, Michael Cheng, estudiante de posgrado en el Programa Interdepartamental de Bioinformática de UCLA. “La hoja de ruta demuestra cómo identificar ciertos factores influyentes en diferentes tipos de cáncer y contiene un potencial interesante para predecir objetivos específicos para el tratamiento del cáncer”, agregó.
Cabe mencionar, que los investigadores consideran que es posible desarrollar modelos similares para cánceres pediátricos y así conocer qué factores influyen en el proceso de toma de decisiones en comparación con los modelos actuales creados para cánceres de adultos.
