Fuente: Radiojai
El equipo elaboró un conjunto de reglas que deben seguirse en las operaciones de resolución de problemas; ello permitirá a los médicos ofrecer un tratamiento personalizado a estos portadores de mutaciones.
Un grupo de investigadores del Centro Médico Universitario Hadassah de Jerusalén ha desarrollado por primera vez en el mundo un algoritmo de inteligencia artificial para identificar un grupo de “mutaciones puntuales” que causan cáncer en el TP53, un gen implicado en aproximadamente la mitad de los tumores cancerosos. Su descubrimiento ha despertado mucho interés entre médicos y científicos de todo el mundo.
Una mutación puntual se produce en un genoma cuando se añade, elimina o cambia un solo par de bases. Aunque la mayoría de las mutaciones puntuales son benignas, también pueden tener diversas consecuencias funcionales, como cambios en la expresión de los genes o alteraciones en las proteínas codificadas.
El equipo, dirigido por el Dr. Shai Rosenberg, desarrolló un conjunto de reglas a seguir en las operaciones de resolución de problemas que permitirán a los médicos ofrecer un tratamiento personalizado a estos portadores de mutaciones.
Este importante avance en la investigación del cáncer podría servir, sin duda, de plataforma para el desarrollo de un tratamiento personalizado para los portadores de dichas mutaciones y combatir con éxito el cáncer que padecen, señaló el equipo.
El desarrollo inicial y vital se publicó en la prestigiosa revista Briefings in Bioinformatics con el título “TP53_PROF: a machine-learning model to predict impact of missense mutations in TP53”. El artículo recibió el segundo mayor número de visitas de la historia de la revista y su influencia está resonando en todo el mundo.
Rosenberg es especialista en neurología y neurooncología y director del Laboratorio de Biología Computacional del Cáncer del Instituto Sharett de Oncología del centro médico Ein Kerem.
¿Cómo se desarrolla el cáncer?
Cuando se producen determinados cambios en las células humanas, es probable que se conviertan en células cancerosas, explicó.
“Cada uno de nosotros es portador de un gen llamado TP53, cuya función es proteger las células normales del cuerpo corrigiendo los cambios genéticos. Cuando se producen demasiados cambios, el gen provoca un “suicidio” planificado de la célula, evitando así que se convierta en cancerosa. Un cambio genético en el gen TP53 daña el mecanismo de defensa del organismo y provoca cáncer, y de hecho este mecanismo es frecuente y aparece en la mitad de los tumores. Se considera el gen más importante en la biología del cáncer”, señaló.
“Hoy en día, ya podemos decir que los portadores de una mutación en el gen TP53 tienen un mayor riesgo de desarrollar cáncer a una edad temprana. En el gen TP53 existen posiblemente 2.314 mutaciones puntuales diferentes, algunas de las cuales provocan un deterioro de la función del gen y cáncer y otras no afectan en absoluto al gen, por lo que no tienen ninguna importancia médica”.
“Los médicos de todo el mundo tienen información sobre menos del 10% de las posibles mutaciones del gen, por lo que los portadores de estas mutaciones se encuentran en una grave incertidumbre. ¿Están en riesgo de padecer cáncer? ¿Deben hacerse pruebas para su detección precoz? ¿Deben dar a luz in vitro para evitar que la mutación se transmita a su descendencia?”
“Después de mucho trabajo con los mejores científicos y médicos de Hadassah, desarrollaron el método para identificar en el gen un gran grupo de mutaciones que causan cáncer y un gran grupo de mutaciones neutras que no causan cáncer”, continuó Rosenberg.
Su grupo de investigación estaba formado por Gil Ben-Cohen y otros estudiantes de las facultades de Medicina e Informática del Programa Sagol de Medicina Computacional de la Universidad Hebrea de Jerusalén. Junto con el profesor Thierry Soussi, de la Universidad de la Sorbona (Francia), que es un investigador de renombre mundial en el estudio del gen TP53, desarrollaron el algoritmo en Hadassah.
Tras el descubrimiento, el equipo utilizó métodos de aprendizaje automático para entrenar un algoritmo de inteligencia artificial que aprende de estas mutaciones y crea un modelo predictivo aplicado a las 2.314 mutaciones posibles. Este modelo clasifica las mutaciones como cancerígenas o neutras. El modelo que crearon tiene una alta precisión del 96,5%, lo que permite probarlo en pacientes y eventualmente tratarlo.
“Se trata de una excelente noticia para el mundo y la investigación sobre el cáncer”, concluye Rosenberg, “todavía no hay ningún medicamento aprobado para este gen, ya que los fármacos están en fase de ensayo clínico. Una vez que podamos identificar las mutaciones que dañan el gen y acaban en cáncer, podremos prescribir eficazmente dichos fármacos a las personas adecuadas”.
“Además, en la leucemia linfoide crónica, por ejemplo, la identificación precisa de las mutaciones en el gen influye en la decisión del tratamiento. Cuanto más sepamos sobre la base de la enfermedad, mejor podremos adaptar el tratamiento al paciente. Estamos orgullosos de formar parte de un avance tan importante”.
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