I+D+I Oncología

La inteligencia artificial distingue entre células tumorales individuales y células sanas

La plataforma Ikarus muestra elevada especificidad y sensibilidad en múltiples contextos experimentales.

24/06/2022

Investigadores del Centro de Medicina Molecular Max Delbrück han desarrollado una plataforma (Ikarus) basada en Machine Learning, dirigida a resolver el desafío computacional representado por la secuenciación a nivel de células individuales. La problemática de este tipo de análisis reside en la enorme cantidad de datos utilizada en la asignación ...

Investigadores del Centro de Medicina Molecular Max Delbrück han desarrollado una plataforma (Ikarus) basada en Machine Learning, dirigida a resolver el desafío computacional representado por la secuenciación a nivel de células individuales. La problemática de este tipo de análisis reside en la enorme cantidad de datos utilizada en la asignación de cada célula secuenciada a un tipo o estado celular dado.

Esta limitación es particularmente manifiesta en los conjuntos de datos derivados de células cancerosas, cuya variabilidad transcriptómica dificulta su clasificación dentro de los tipos celulares definidos. Ikarus actúa como un selector de células tumorales, con probada eficacia en múltiples conjuntos de datos procedentes de diferentes tipos de cáncer, obtenidos mediante diferentes tecnologías de secuenciación. Altuna Akalin, co-directora del estudio, afirma que Ikarus podría ser aplicado en el futuro en la automatización del análisis de muestras en los servicios hospitalarios de patología, un proceso de otro modo laborioso y costoso en términos de tiempo, con la ventaja adicional de poder examinar el entorno del tumor. Esto podría contribuir a decisiones terapéuticas mejor informadas, según Akalin. Ikarus podría también ser útil en el desarrollo de nuevos fármacos, gracias a su capacidad de identificar genes potencialmente impulsores del cáncer.