Crédito: CC0 Dominio público
Investigadores de la Universidad de Sussex están utilizando tecnología de inteligencia artificial (IA) para analizar diferentes tipos de células cancerosas para comprender las diferentes dependencias genéticas e identificar genes que son críticos para la supervivencia de una célula. Los investigadores de Sussex han hecho esto mediante el desarrollo de un algoritmo de predicción que determina qué genes son esenciales en la célula mediante el análisis de los cambios genéticos en el tumor. Esto se puede usar para identificar objetivos procesables que, con el tiempo, podrían guiar a los oncólogos para personalizar los tratamientos de los pacientes con cáncer.
La Dra. Frances Pearl, profesora principal de Bioinformática en la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Sussex, dice: «Nuestra visión es aprovechar el costo decreciente de la secuenciación del ADN y aprovechar el poder de la IA para comprender las diferencias entre las células cancerosas y qué significan para el tratamiento del paciente individual A través de nuestra investigación, pudimos identificar las dependencias genéticas específicas de la célula utilizando solo la secuencia de ADN y los niveles de ARN en esa célula, que se pueden obtener de forma fácil y económica a partir de muestras de biopsia tumoral.
«Este es un paso increíblemente emocionante en nuestra investigación, lo que significa que ahora podemos trabajar para mejorar la tecnología para que pueda ofrecerse a los oncólogos y ayudar en las vías de tratamiento para sus pacientes».
Los tratamientos contra el cáncer se prescriben principalmente en función de la ubicación y el tipo de cáncer. Las diferencias genéticas en los tumores pueden hacer que los tratamientos estándar contra el cáncer sean ineficaces. El uso de un enfoque personalizado para guiar el tratamiento podría mejorar la esperanza de vida, la calidad de vida y reducir los efectos secundarios innecesarios de los pacientes con cáncer.
En cada célula hay alrededor de 20.000 genes que contienen la información necesaria para fabricar proteínas. Alrededor de 1000 de esos genes son esenciales, lo que significa que son necesarios para que la célula sobreviva. Cuando las células normales se convierten en células cancerosas, los oncogenes (es decir, aquellos genes con el potencial de causar cáncer) se activan y los genes supresores de tumores se desactivan, lo que provoca un nuevo cableado de la célula. Esto hace que la célula se vuelva dependiente de un nuevo conjunto de genes para sobrevivir, y esto puede aprovecharse para matar las células cancerosas.
Mediante el uso de esta nueva tecnología para apuntar a productos proteicos de genes dependientes específicos de tumores, las células cancerosas pueden ser eliminadas, dejando a las células normales que no dependen de estos genes relativamente ilesas. Aunque las dependencias se pueden determinar utilizando técnicas de laboratorio intensivas, es costoso y lleva mucho tiempo y no sería factible analizar todas las muestras de tumores de esta manera.
El trabajo se publica en la revista Avances en bioinformática.
Más información:
Graeme Benstead-Hume et al, Las características de la topología de la red biológica predicen las dependencias genéticas en las líneas celulares de cáncer, Avances en bioinformática (2022). DOI: 10.1093/bioadv/vbac084
Citación: Los investigadores usan IA para personalizar los tratamientos de pacientes con cáncer (3 de febrero de 2023) consultado el 4 de febrero de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-02-ai-personalize-cancer-patient-treatments.html
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