Investigadores emplean algoritmos para poder descubrir las proteínas responsables de canalizar la información de alteraciones genómicas.

¿Se puede conseguir una cura para el cáncer? Ésta es la pregunta que se llevan haciendo desde hace años científicos de todo el mundo. Poco a poco se van dando pasos para avanzar en la búsqueda de una cura. Un equipo de la Universidad de Columbia de Nueva York (Estados Unidos) ha analizado, a través de algoritmos computacionales, los datos genómicos de 10.000 tumores de los 20 cánceres más frecuentes.

El Big Data ha permitido identificar vulnerabilidades y debilidades del cáncer. Y es que a través de este estudio pretendían identificar las proteínas reguladoras responsables de canalizar la información proveniente de las alteraciones genómicas y transformarla en la identidad transcripcional propias del cáncer.

Identificación de 112 subtipos de tumores

A través del Big Data los científicos han conseguido identificar 112 subtipos de tumores definidos por  proteínas reguladoras que canalizan la información. Además, el análisis ha puesto en evidencia que los 112 subtipos tumorales se pueden catalogar a partir del grado de activación o inactivación de la combinación de 24 características fundamentales de cáncer.

Los investigadores han validado alguna de las características fundamentales descritas en cánceres de próstata o riñón, entre otros. Y mediante técnicas de edición genética y tratamientos farmacológicos han demostrado que las predicciones hechas a través de algoritmos se cumplían en los ensayos con modelos experimentales.

Según indican, hasta ahora en la medicina personalizada se analizaba cuál, entre miles de genes, causaba una enfermedad y se esperaba que hubiera un fármaco que actuara contra este, «pero este estudio sugiere que en lugar de necesitar un fármaco para cada gen podríamos trabajar con un número reducido de fármacos que actuáramos sobre los 24 módulos definidos».

Los datos que han recopilado no caerán en saco roto, sino que los científicos afirman que ya los han puesto a disposición de la comunidad científica mediante una aplicación web. De este modo, los investigadores que lo deseen podrán analizar los datos genómicos de los tumores de sus pacientes con estos nuevos modelos.