La inteligencia artificial permite la identificación de nuevos genes relacionados con el cáncer
Una investigadora del Barcelona Supercomputing Center (BSC) ha liderado la creación de un método computacional que permite acelerar el proceso de identificación de nuevos genes relacionados con el cáncer. Este método ha sido probado en líneas celulares de cuatro de los cánceres más comunes: cáncer de mama, próstata, pulmón y colon.
El método desarrollado utiliza técnicas de aprendizaje automático para, a través de los datos obtenidos, obtener redes de interacción génica y proteína-proteína. Estos resultados se comparan posteriormente con células sanas de los mismos tejidos, lo que ha permitido descubrir cambios significativos en 63 genes, en los que 36 de ellos están relacionados con el crecimiento celular irregular.
Un descubrimiento importante ha sido detectar la sobreexpresión de la proteína ribosomal mitocondrial MRPL3 en pacientes con cáncer de mama, puesto que anteriormente no se había relacionado esta proteína con la supervivencia celular. De esta manera, este método permite la detección de nuevos biomarcadores contra el cáncer, entre otras muchas posibles utilidades si se sigue perfeccionando y desarrollando.
Link
https://www.institutoroche.es/noticiasmedicinapersonalizada/746/la_inteligencia_artificial_permite_la_identificacion_de_nuevos_genes_relacionados_con_el_cancer
Referencias
Malod-Dognin N, Petschnigg J, Windels S F. L., Povh J, Hemmingway H, Ketteler R & Pržulj N. Towards a data-integrated cell. Nature Communications, volume 10, Article number: 805 (2019)
By Eduardo Diego Lozano Escobar (DGMol)
Una investigadora del Barcelona Supercomputing Center (BSC) ha liderado la creación de un método computacional que permite acelerar el proceso de identificación de nuevos genes relacionados con el cáncer. Este método ha sido probado en líneas celulares de cuatro de los cánceres más comunes: cáncer de mama, próstata, pulmón y colon.
El método desarrollado utiliza técnicas de aprendizaje automático para, a través de los datos obtenidos, obtener redes de interacción génica y proteína-proteína. Estos resultados se comparan posteriormente con células sanas de los mismos tejidos, lo que ha permitido descubrir cambios significativos en 63 genes, en los que 36 de ellos están relacionados con el crecimiento celular irregular.
Un descubrimiento importante ha sido detectar la sobreexpresión de la proteína ribosomal mitocondrial MRPL3 en pacientes con cáncer de mama, puesto que anteriormente no se había relacionado esta proteína con la supervivencia celular. De esta manera, este método permite la detección de nuevos biomarcadores contra el cáncer, entre otras muchas posibles utilidades si se sigue perfeccionando y desarrollando.
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https://www.institutoroche.es/noticiasmedicinapersonalizada/746/la_inteligencia_artificial_permite_la_identificacion_de_nuevos_genes_relacionados_con_el_cancer
Referencias
Malod-Dognin N, Petschnigg J, Windels S F. L., Povh J, Hemmingway H, Ketteler R & Pržulj N. Towards a data-integrated cell. Nature Communications, volume 10, Article number: 805 (2019)
By Eduardo Diego Lozano Escobar (DGMol)
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