Innovación tecnológica de Google promete acelerar la medicina de precisión en la lucha contra el cáncer

El cáncer es una enfermedad causada por cambios genéticos que hacen que ciertas células se dividan sin control.

Para ofrecer tratamientos más efectivos, los médicos analizan el ADN de las células tumorales buscando esas mutaciones específicas. Sin embargo, identificar con precisión estas modificaciones ha sido un desafío debido a la complejidad del ADN tumoral y las limitaciones de las tecnologías actuales.

Ahora, un grupo de investigadores de Google en colaboración con universidades y centros especializados ha desarrollado DeepSomatic, una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que detecta mutaciones relacionadas con el cáncer con mayor precisión y versatilidad que los métodos usados hasta hoy.

¿Qué es DeepSomatic y por qué es innovador?

DeepSomatic utiliza un tipo especial de IA conocida como red neuronal convolucional, que “lee” la información genética transformándola en imágenes para analizar variaciones en el ADN de forma visual y más detallada.

Esta tecnología puede reconocer mutaciones presentes únicamente en las células tumorales, llamadas “somáticas“, y distinguirlas de las variantes heredadas o de los errores generados durante el proceso de secuenciación del ADN.

Lo innovador es que DeepSomatic funciona con datos de diferentes tecnologías de secuenciación genética, ya sea de “lecturas cortas” o “lecturas largas”, y se adapta a varios tipos de muestras clínicas, incluso cuando solo se cuenta con información del tumor y no de células normales.

Esto lo hace aplicable a múltiples tipos de cáncer, desde mama y pulmón hasta formas agresivas como el glioblastoma cerebral y leucemias infantiles.

Entrenamiento con datos de alta calidad para máxima precisión

Para entrenar la IA, los investigadores hicieron un mapeo minucioso de mutaciones en células tumorales y normales, utilizando tres plataformas diferentes de secuenciación que capturan distintas perspectivas del ADN.

Además, integraron estos datos para eliminar errores técnicos y crear un conjunto de referencia único y muy fiable llamado CASTLE, que está disponible públicamente para que otros científicos puedan usarlo.

Gracias a este entrenamiento y validación rigurosa, DeepSomatic ha demostrado detectar con mejores resultados mutaciones complejas, por ejemplo inserciones o eliminaciones de fragmentos genéticos llamadas “Indels”, donde superó en hasta 10 puntos porcentuales la precisión de otras herramientas estándar que ya existen en el mercado.

Aplicaciones prácticas y futuro

Esta herramienta permitirá a médicos e investigadores identificar las mutaciones que impulsan el crecimiento del tumor, guiando la selección de terapias personalizadas como quimioterapia o inmunoterapia, y abriendo la puerta al descubrimiento de nuevos tratamientos basados en mutaciones inéditas.

Además, DeepSomatic puede analizar muestras preservadas con métodos que complican el análisis genético y trabaja con secuencias parciales del ADN, lo que podría rescatar datos valiosos de casos antiguos o muestras clínicamente más accesibles.

La inteligencia artificial al servicio de la salud

Este avance forma parte de una estrategia más amplia de Google para usar IA en diagnósticos oncológicos, incluyendo el análisis de mamografías, tomografías computarizadas y colaboraciones para mejorar la investigación en cánceres ginecológicos.

Con la democratización de herramientas abiertas como DeepSomatic y su base de datos CASTLE, se espera impulsar sinergias globales que aceleren la investigación y el tratamiento del cáncer, acercando la medicina personalizada a más pacientes.

🎧 Detrás de cada avance tecnológico hay una historia humana.

En el nuevo episodio de Punto de Quiebre, analizamos lo que las noticias no dicen:
cómo la inteligencia artificial está tocando nuestras emociones, decisiones y valores.

Nota de Transparencia

Esta nota fue generada 100% con IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

Comments