Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga (UMA), en colaboración con especialistas de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir, ha desarrollado un innovador sistema ‘inteligente’ que se encarga de analizar los genes relacionados con enfermedades como la fibromialgia y la encefalomielitis miálgica, también conocida como síndrome de fatiga crónica.
Lo que distingue a esta herramienta es su enfoque basado en el consenso: no se limita a los resultados de un único algoritmo, sino que compara las conclusiones de hasta 26 algoritmos diferentes. Este método busca identificar el punto en común más fiable, similar a cómo un grupo de expertos tomaría decisiones en conjunto. A diferencia de otros sistemas que solo utilizan datos simulados, BIO-INSIGHT aplica su inteligencia artificial a datos reales obtenidos de pacientes.
Una visión más precisa del genoma
Este trabajo cuenta con la financiación de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación. Su objetivo es proporcionar una imagen más clara sobre las interacciones genéticas en enfermedades complejas como la fibromialgia y la encefalomielitis miálgica. Esto contribuye a una mejor comprensión del origen y evolución de estas patologías, facilitando así el desarrollo de tratamientos más eficaces y personalizados.
“Este enfoque no solo mejora la fiabilidad de los resultados, sino que también ayuda a identificar patrones y mecanismos clave para entender patologías complejas”, señala Adrián Segura, investigador en la Universidad de Málaga. Además, esta metodología puede acelerar la identificación de biomarcadores y dianas terapéuticas, lo cual representa un avance significativo en el diagnóstico y tratamiento de diversas enfermedades complejas.
Análisis avanzado mediante algoritmos
Titulada ‘Multifaceted evolution focused on maximal exploitation of domain knowledge for the consensus inference of Gene Regulatory Networks’, esta investigación publicada en Computers in Biology and Medicine, describe cómo las redes genéticas funcionan como mapas que muestran cómo los genes se activan o desactivan, influyendo en distintas funciones corporales. Por ejemplo, ante una infección, se activan genes relacionados con el sistema inmunitario.
BIO-INSIGHT tiene como función descubrir patrones en estos mapas que podrían estar detrás del desarrollo de ciertas patologías. Se trata de un algoritmo evolutivo que aprende y mejora con el tiempo, similar al funcionamiento del cerebro humano. Sin embargo, uno de los mayores desafíos al utilizar múltiples algoritmos es que no todos ofrecen el mismo rendimiento según el tipo específico de datos analizados.
Estrategia personalizada para enfermedades complejas
Una ventaja destacada de BIO-INSIGHT es su capacidad para combinar rigurosamente los 26 algoritmos mientras integra información biológica real gracias a la inteligencia artificial. Esto permite extender su aplicación al estudio y diagnóstico dual de enfermedades como la fibromialgia y la encefalomielitis miálgica, patologías crónicas que actualmente carecen de biomarcadores validados.
El equipo investigador planea aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial a nuevos grupos de pacientes afectados por fibromialgia y síndrome de fatiga crónica. Asimismo, buscan ampliar esta tecnología hacia otras enfermedades complejas como el COVID persistente, con el fin último de descubrir nuevos biomarcadores y avanzar hacia tratamientos más personalizados. Para ello, tienen previsto colaborar con otros centros investigativos y hospitales para llevar estos avances científicos a la práctica médica cotidiana.
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