Científicos desarrollan Aurora, software auxiliar para un mejor diagnóstico de cáncer
Por Ana Luisa Guerrero
Ciudad de México. 25 de noviembre de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- El cáncer es la tercera causa de muerte en México. En 2013, 13.6 por ciento de las defunciones en la población de 20 años y más se debió a algún tumor, de ellas, 93.6 por ciento se trató de tumores malignos, según datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi).
El Instituto Nacional de Cancerología destaca que 60 por ciento de los casos son detectados en etapas avanzadas, cuando son menores las posibilidades de aplicar tratamientos eficaces y lograr la curación. Por ello es preponderante el diagnóstico oportuno.
Con el propósito de contribuir a la detección oportuna de diferentes tipos de cáncer, investigadores y especialistas mexicanos desarrollaron Aurora, un software inteligente que auxilia a los médicos en el análisis de los casos.
PEI) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), fue elaborado por especialistas del Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación (Infotec) y del Instituto Nacional de Cancerología (Incan), en colaboración con la empresa mexicana Nanopharmacia Diagnóstica.
Financiado por el Programa de Estímulos a la Innovación (Este proyecto —que va en su segunda fase de desarrollo— es una herramienta para el diagnóstico, pronóstico, suministro de medicamentos y tratamiento personalizado de alteraciones moleculares que provocan cáncer en el ser humano.
El doctor Víctor Miguel Hernández Maldonado, investigador de Infotec, explica a la Agencia Informativa Conacyt que Aurora es una plataforma que permite hacer búsquedas precisas de información en diversas bases de datos relacionadas con las alteraciones moleculares que provocan cáncer, ofreciendo resultados sobre pronósticos clínicos de enfermedades, la predicción o sensibilidad de medicamentos y tratamientos.
Su innovación radica en que no solo permite encontrar información útil, sino que por medio de sus sistemas de inteligencia artificial se adapta a las búsquedas del médico, administra los patrones en la información y los relaciona para ofrecer datos más precisos a fin de dar un perfil robusto sobre las más recientes investigaciones relacionadas con una alteración molecular.
En la actualidad, existe una inmensa cantidad de información sobre cáncer, solo el Centro Nacional para la Información Biotecnológica de Estados Unidos (NCBI, por sus siglas en inglés) tiene alrededor de 700 mil documentos y en lo que va del año se han generado más de 11 mil documentos o investigaciones acerca de cáncer de mama.
“Frente a ese mar de información los médicos pueden perderse, por lo que desarrollamos sistemas de inteligencia artificial que los asistan a encontrar la información particular que buscan acerca de una alteración molecular”, dice.
¿Cómo funciona?
Doctor en ingeniería y matemáticas aplicadas por el Instituto Mexicano del Petróleo (IMP), Hernández Maldonado detalla que Aurora consulta alrededor de 40 bases de datos y, a través de sus algoritmos, permite a los usuarios consultar la información de una manera sistemática. Dicha información se extrae a través de criterios como la enfermedad, el gen involucrado, la alteración molecular y el periodo de tiempo en que se pretende buscar.
Es así que Aurora entra a las bases de datos, recoge los artículos y “los lee”. En esa lectura discierne qué pudiera servir al usuario bajo algunas vertientes (como medicamentos y tratamientos) y le recomienda aquellos que pueden ser de mayor utilidad.
“Estas funciones pueden ser vistas como las de cualquier buscador, pero lo hicimos inteligente. Establecimos una especie de red social acerca de los genes, algo así como ‘estoy siguiendo este gen’, por lo que toma la información sobre el gen y sus alteraciones moleculares, se las presenta al usuario y —como ‘ya lo leyó’— le puede recomendar un artículo, o bien, informarle si es un artículo nuevo”, detalla.
La interacción de Aurora con el usuario es constante, porque este le dice qué artículo le resulta interesante a través de un sistema de aceptación o rechazo. A partir de eso, el software se reconfigura, nuevamente consulta las bases de datos y hace otra recomendación en función de los criterios y las preferencias previas.
“Tiene la inteligencia artificial para adaptarse a las necesidades del usuario y esto es muy valioso porque reconoce patrones en la lectura del médico y los busca en todos los artículos. Distingue los mejores, los califica y recomienda; esa adaptabilidad le permite asistir de mejor forma a los usuarios”, agrega.
En esta segunda etapa (también financiada a través del PEI), los investigadores de Infotec y los médicos del Incan realizan mejoras a la plataforma para que adopte los enfoques novedosos con los que se ve a las enfermedades cancerígenas, a fin de hacer mejores recomendaciones.
Enfoque genético y molecular
A la fecha, en los diagnósticos de cáncer no solo es preciso considerar el historial clínico de los pacientes (edad, sexo, factores ambientales, etcétera) sino también preponderar el componente genético y molecular de los padecimientos.
La biología molecular, celular y genómica han permitido comprender los cambios genéticos implicados en el cáncer, por lo que la identificación del perfil genético de una enfermedad contribuye a que el tratamiento que se otorgue al paciente tenga mayor eficacia.
Desde el principio se concibió que Aurora fuera una herramienta para acceder a información rápida sobre la alteración molecular que provoca cualquier tipo de enfermedad cancerígena.
Su principal fortaleza, en comparación con software de este tipo, es la búsqueda desde un enfoque de red social; “el valor agregado es su inteligencia, su interacción con los usuarios y los modelos de distribución multivariada conjunta con que opera”, dice el doctor Víctor Hernández Maldonado.
En su diseño participaron médicos del Instituto Nacional de Cancerología con recomendaciones sobre el uso y la accesibilidad, en tanto que los creadores trabajan en búsquedas más depuradas desde la perspectiva de alteraciones moleculares, mutaciones y translocaciones en genes.
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