Nuevo algoritmo revela mutaciones cancerígenas clave para futuros tratamientos

MadridInvestigadores han desarrollado un nuevo programa informático que puede identificar rápidamente las mutaciones genéticas que causan el cáncer. Este programa emplea un modelo de red denominado DiWANN para buscar patrones entre las mutaciones genéticas en diferentes tipos de cáncer. Al estudiar estos patrones, los científicos esperan descubrir nuevos objetivos para medicamentos y comprender mejor la composición genética de los cánceres.

DiWANN está creado para gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos genéticos. Mantiene la información vital utilizando el mínimo espacio posible. Además, permite a los investigadores estudiar diferentes tipos de cáncer simultáneamente para obtener una comprensión más completa.

El cáncer abarca diversas enfermedades provocadas por diferentes alteraciones genéticas. Analizar datos genéticos sobre el cáncer es complicado debido a la gran cantidad de información y las complejas conexiones entre estas alteraciones. Un nuevo algoritmo facilita este proceso al organizar los datos y simplificar los cálculos.

El modelo DiWANN demuestra cómo las secuencias genéticas están relacionadas sin usar demasiada información, lo que agiliza los cálculos y facilita la identificación de pequeñas interacciones genéticas. Los investigadores descubrieron que al reducir la cantidad de datos previamente, el proceso se vuelve aún menos exigente y mejora la comprensión de las interacciones genéticas.

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En el cáncer de páncreas, el modelo encontró que dos mutaciones específicas, proteína tumoral 53 y KRAS, a menudo ocurren juntas. Este hallazgo, que los científicos solo habían sospechado antes, señala objetivos importantes para nuevos tratamientos. Además, el modelo ayuda a identificar cánceres con patrones de mutación similares que podrían responder bien a los mismos tratamientos.

Este estudio tiene aplicaciones más allá de la investigación sobre el cáncer. DiWANN también se ha utilizado para comprender la propagación del COVID-19 y de enfermedades transmitidas por garrapatas. Esto demuestra que el modelo puede ser útil en diversas áreas de la investigación médica.

El equipo planea desarrollar una herramienta en línea que permita a investigadores y expertos en salud pública utilizar el modelo de manera más sencilla. Esto podría hacer que las herramientas avanzadas sean más accesibles y acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos para el cáncer y otras enfermedades complejas.

La Fundación Nacional de Ciencias y el Instituto Nacional del Cáncer respaldaron este proyecto, destacando su relevancia en la investigación médica. El nuevo algoritmo permite análisis genéticos más detallados y eficientes, lo que podría mejorar los tratamientos futuros y la atención a los pacientes.