Investigadores de la Facultad de Tecnología de la Universidad de Bielefeld (Alemania) han desarrollado, utilizando sistemas de inteligencia artificial (IA), un método para predecir, con más de un 87% de predicción, si las personas desarrollarán o no esclerosis lateral amiotrófica (ELA), que, como se conoce, se trata de una enfermedad grave del sistema nervioso motor.

Dirigidos por el profesor Alexander Schönhuth, de la Facultad de Tecnología de la Universidad de Bielefeld, dichos investigadores, cuyos resultados de su proyecto se publican en la revista Nature Machine Intelligence. lograron registrar y descifrar los perfiles genotípicos de 3.000 pacientes con ELA y así aprender más sobre el desarrollo de la enfermedad.

En la ELA, según explican, la capacidad de movimiento de los pacientes disminuye con el tiempo hasta que se detiene. Al mismo tiempo, sin embargo, la actividad del cerebro sigue siendo completamente funcional. "Todavía hay muchas cosas sobre la esclerosis lateral amiotrófica que no entendemos. Sabemos que la ELA es una enfermedad hereditaria, pero el 80 por ciento de esta heredabilidad aún no se explica", señaló el prof. Alexander Schönhuth.

El método de inteligencia artificial (IA) que aplicaron Schönhuth y su equipo se denomina ´Capsule Networks´. Se utilizó para evaluar los datos genéticos de 3.000 pacientes con ELA y de otros 7.000 sanos. "La gran ventaja de este método es que puede capturar procesos superpuestos. Los métodos clásicos no pueden hacer frente a la cantidad de datos y no ofrecen resultados claros. Sin embargo, nuestro método de IA, por el contrario, muestra de forma clara y comprensible qué genes y sus procesos son especialmente importantes para el desarrollo de la ELA", afirmó Schönhuth.

Resultados ´muy precisos´

Estos expertos localizaron más de 900 genes que juegan un papel en la identificación de la enfermedad y 644 genes que interactúan de manera compleja. "Cada gen participa en diferentes procesos biológicos: cuanto más aprendemos sobre los genes, más sabemos sobre los procesos. De esta forma, nuestros resultados ayudarán a las personas afectadas por ELA a adaptar su estilo de vida y reducir el riesgo de padecer la enfermedad. Además, también podrían desarrollarse fármacos que influyan en procesos específicos", concluyó el prof. Schönhuth.