Investigadores indios han desarrollado un modelo basado en la inteligencia artificial para predecir si las sustancias tienen capacidad cancerígena. Denominado Metabolkiller, afirman que el modelo puede ser pionero para que la industria alimentaria y farmacéutica prediga la carcinogenicidad de nuevas moléculas en lugar de descubrirla tras su uso a largo plazo.
«Siempre que las empresas formulan algo nuevo -ya sean patatas fritas o cosméticos- tienen que asegurarse de que los ingredientes no causan cáncer. Del mismo modo, los fabricantes de medicamentos también realizan pruebas para asegurarse de que no van a causar cáncer. En las últimas décadas, más de 750 medicamentos aprobados por la FDA han sido retirados del mercado porque se descubrió que inducían al cáncer», explica el Dr. Gaurav Ahuja, uno de los investigadores del IIIT de Delhi que participó en el estudio.
Los investigadores afirman que el modelo cambia las reglas del juego en lo que respecta a la predicción de la carcinogenicidad porque tiene en cuenta seis respuestas bioquímicas distintas en lugar de limitarse a las propiedades químicas de la sustancia.
«Tradicionalmente, cualquier modelo de inteligencia artificial para la predicción del cáncer depende del aprendizaje de los carcinógenos ya conocidos. Piensa en estos algoritmos como en una búsqueda de Google: cuando buscas algo, busca en su base de datos esa cosa y si no está ahí, te muestra el resultado más cercano. Sin embargo, las 2.000 o 3.000 moléculas cancerígenas que conocemos no son suficientes para entrenar un algoritmo, lo que da lugar a una menor precisión», explica el Dr. Ahuja. «Mientras desarrollábamos nuestro modelo, pensamos si podíamos obviar esta carencia. ¿Y si no dependiéramos sólo de esos 2.000 o 3.000 carcinógenos conocidos? Así que entrenamos nuestro modelo para reconocer seis procesos bioquímicos que suelen tener lugar en las células cancerosas», añadió.
Los investigadores revisaron los estudios sobre miles de moléculas -no sólo los carcinógenos- y los procesos bioquímicos que éstas provocan en las células. Entrenaron su algoritmo para buscar estos procesos en su lugar.
Metabokiller está entrenado para averiguar si una molécula puede causar seis de estos procesos bioquímicos asociados al cáncer. El primero es la electrofilia, que comprueba si la molécula tiene carga positiva. El Dr. Ahuja explica que, por naturaleza, el ADN, ya sea humano, de primates o de cualquier otro animal, está cargado negativamente. Por lo tanto, sólo una molécula con carga positiva puede ser atraída por él y atacarlo, provocando así el cáncer. En segundo lugar, Metabokiller comprueba la capacidad de inducir la proliferación o el crecimiento rápido de las células que se observa en el crecimiento canceroso. En tercer lugar, busca el estrés oxidativo que crea la molécula.
«El cáncer puede ser causado por una molécula externa como las que probamos o por algo que ocurre internamente. Es posible que una molécula no ataque directamente al ADN, pero puede provocar un aumento de las especies reactivas del oxígeno o ERO, que se sabe que dañan el ADN (cualquier antioxidante que se consuma actúa en realidad reduciendo los niveles de ERO)», explica el Dr. Ahuja.
El cuarto proceso que busca Metabokiller es la inestabilidad genómica o la capacidad de una molécula para dañar el ADN. El quinto es la alteración epigenética: «Algunas moléculas pueden no cambiar la secuencia del genoma de las células, pero pueden provocar cambios epigenéticos. Para explicarlo, piense en un gen que, por ejemplo, me da pelo largo. Ahora bien, una molécula puede impedir el pelo largo, ya sea dañando el gen o mediante cambios epigenéticos, apagándolo, lo que significa que el gen permanece indemne pero no funciona».
El último proceso que busca el Metabokiller es la respuesta antiapoptótica, es decir, la capacidad de evitar la muerte de las células incluso en situaciones de estrés (ese crecimiento descontrolado de las células es lo que conduce al cáncer).
Tras comprobar los seis procesos, el algoritmo asigna una puntuación de predicción a cualquier molécula. «Cualquier cosa que supere el 50% merece ser validada mediante los experimentos estándar para identificar cualquier carcinógeno».
El Dr. Ahuja explica: «Para identificar cualquier sustancia como causante de cáncer, tiene que someterse a pruebas en animales, luego se le da a los seres humanos y se estudia durante al menos cinco o diez años para ver si ha provocado cáncer. Lo que hace Metabokiller es identificar rápidamente las moléculas posiblemente cancerígenas. En lugar de probar una molécula durante cinco o diez años, el algoritmo de IA puede comprobar mil moléculas en dos segundos».
Y añade: «Esto es esencial para que, por ejemplo, la industria farmacéutica identifique desde el principio el posible agente cancerígeno y no invierta dinero en ello. Al final, sólo comprobarían las moléculas finalizadas con los experimentos estándar. O mientras se comprueban los residuos industriales: las moléculas potencialmente cancerígenas pueden identificarse rápidamente y, a continuación, las que tengan una alta puntuación de predicción pueden someterse al experimento.»
El estudio, publicado en Nature Chemical Biology, «observó una gran sinergia entre las predicciones de Metabokiller y las validaciones experimentales».
El Dr. Debarka Sengupta, uno de los autores del departamento de biología computacional del IIIT-D, dijo que el equipo ha puesto la herramienta de IA a disposición de los investigadores de forma gratuita y bajo licencia para las empresas. «Estamos en contacto con algunas empresas farmacéuticas para ello», añadió. La investigación contó con el apoyo del Departamento de Biotecnología.
Según la Dra. Juhi Tayal, una de las autoras y patóloga clínica del Instituto del Cáncer y Centro de Investigación Rajeev Gandhi, «sólo entre el 8 y el 10% de los cánceres son heredables (se transmiten de padres a hijos), y la mayoría de ellos están causados por la exposición a carcinógenos (compuestos cancerígenos). La identificación precisa de estos carcinógenos y su correcta desintoxicación del organismo proporcionan una estrategia alternativa para la prevención del cáncer. Cada vez hay más pruebas de que estos carcinógenos son multifacéticos y pueden tener un papel tanto en la iniciación como en la progresión del cáncer.»
Participaron científicos de institutos como el Hospital y Centro de Investigación del Cáncer Rajiv Gandhi, de Rohini, el IIT-Ropar y el CSIR-IGIB.
