Un algoritmo similar al que se emplea en las recomendaciones de la plataforma de Netlix es capaz de detectar el cáncer.
Así es, expertos de la Universidad de California descubrieron que éste algoritmo es capaz de escanear los cambios del ADN en el genoma que provoca el cáncer. También categoriza el tamaño y la escala de cambios.
Para la investigación se emplearon los genomas de 9873 pacientes con diversos tipos de cáncer por medio de la inteligencia artificial. De esta manera se hallaron 21 cambios en cada categoría respecto a su estructura y sus cromosomas.
Este nuevo modelo podría crear un patrón en la tendencia del número de copias en la firma para diseñar nuevos tratamientos más efectivos.
“El cáncer es una enfermedad compleja, pero hemos demostrado que existen notables similitudes en los cambios que ocurren en los cromosomas cuando diferentes cánceres comienzan y crecen” , mencionó el director de biología
Cuando el cáncer muta en el cuerpo de una persona, el ADN se ve afectado por fallas en el genoma. Esto disminuye los cromosomas a comparación de las células comunes.
De la misma manera los tumores podrían ser estudiados desde la estructura de su ADN cuando intenta hacer copias.
¿Cómo descubrieron el algoritmo?
Resulta que los investigadores se enfocaron en las fallas del genoma de diversos tipos de cáncer. Para esto desarrollaron una estrategia de escaneo en la secuencia de los cromosomas de cada paciente.
Al hallar patrones comunes se puede dirigir mejor la investigación con el algoritmo.
En función de estos cambios que el genoma ha experimentado previamente, nuestro algoritmo puede predecir cómo es probable que se comporte su cáncer, de manera similar a cómo Netflix puede predecir qué serie elegirá para ver en exceso a continuación en función de sus actividades de visualización anteriores», dijo Alexandrov.
El software que se desarrolló para esto, dispone de diversas herramientas científicas que construyen una biblioteca de cambios cromosómicos. Esta biblioteca es similar a la de Netflix, ya que el algoritmo se desarrolló de la misma forma. Así los datos obtenidos en secuencia construyen la información del tumor.
Referencias:
