Investigadores del Instituto Indio de Tecnología de Madrás (IIT Madrás) han desarrollado una herramienta basada en la Inteligencia Artificial, PIVOT, que puede predecir los genes causantes del cáncer en un individuo. Esta información temprana no sólo puede ayudar a prevenir el cáncer, sino también a diseñar estrategias de tratamiento personalizadas.
La predicción de genes cancerígenos se basa en un modelo que utiliza información sobre mutaciones, expresión de genes y variación del número de copias en los genes, así como perturbaciones en la red biológica debidas a una expresión génica alterada.
La investigación fue dirigida por el profesor Raghunathan Rengaswamy, decano (compromiso global) del IIT Madras y profesor del Departamento de Ingeniería Química del IIT Madras, el Dr. Karthik Raman, profesor asociado de la Escuela de Biociencias Bhupat y Jyoti Mehta del IIT Madras y miembro principal del Centro Robert Bosch de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (RBCDSAI) del IIT Madras, y Malvika Sudhakar, investigadora del IIT Madras. Los resultados de la investigación se han publicado en la revista Frontier in Genetics.
El Dr. Karthik Raman, miembro principal del RBCDSAI del IIT Madras, destacó la importancia de la investigación: «El cáncer, al ser una enfermedad compleja, no puede tratarse de una manera única. A medida que el tratamiento del cáncer se orienta cada vez más hacia la medicina personalizada, estos modelos que se orientan a señalar las diferencias entre los pacientes pueden ser muy útiles».
La herramienta se basa en un modelo de aprendizaje automático que clasifica los genes como genes supresores de tumores, oncogenes o genes neutros. La herramienta fue capaz de predecir con éxito tanto los oncogenes existentes y los genes supresores de tumores como el TP53 y el PIK3CA, entre otros, como nuevos genes relacionados con el cáncer como el PRKCA, el SOX9 y el PSMD4.
En relación con la importancia de ofrecer un tratamiento personalizado del cáncer, Malvika Sudhakar, investigadora del IIT Madras, dijo: «La investigación en medicina de precisión está todavía en una fase incipiente. PIVOT ayuda a ampliar estos límites y presenta perspectivas de investigación experimental basadas en los genes identificados.»
Se sabe que los tratamientos actuales contra el cáncer son perjudiciales para la salud general del paciente. El conocimiento de los genes responsables del inicio y la progresión del cáncer en los pacientes puede ayudar a determinar la combinación de fármacos y terapia más adecuada para la recuperación del paciente. Aunque existen herramientas para identificar genes cancerígenos personalizados, éstas utilizan el aprendizaje no supervisado y predicen escenarios basados en la presencia y ausencia de mutaciones en genes relacionados con el cáncer. Este estudio, sin embargo, es el primero que utiliza el aprendizaje supervisado y tiene en cuenta el impacto funcional de las mutaciones.
Los investigadores del IIT Madras han creado modelos de predicción de IA para tres tipos diferentes de cáncer, como el carcinoma invasivo de mama, el adenocarcinoma de colon y el adenocarcinoma de pulmón. Tienen previsto ampliarlo a muchos más tipos de cáncer. El equipo también está trabajando en una lista de genes personalizados causantes de cáncer que pueden ayudar a identificar los medicamentos adecuados para los pacientes.