Hoy: 10 de noviembre de 2024
Investigadores sanitarios de Rutgers Health en EE.UU. han dado un paso significativo en la predicción de enfermedades al desarrollar el revolucionario programa informático IntelliGenes. Este software pionero, que combina inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, se centra en medir la relevancia de biomarcadores genómicos específicos para predecir enfermedades a nivel individual.
En un estudio publicado en Bioinformatics, se detalla cómo IntelliGenes se presenta como una herramienta accesible para una amplia gama de usuarios. Este programa permite analizar datos multigenómicos y clínicos de manera eficiente, por lo que supera la barrera de la complejidad para quienes no son expertos en la materia.
El autor principal del estudio y profesor del Instituto de Investigación sobre Salud, Política Sanitaria y Envejecimiento (IFH) de Rutgers, Zeeshan Ahmed, destaca la falta de herramientas de IA o aprendizaje automático para investigar el genoma humano completo, especialmente para los no expertos. IntelliGenes ha sido diseñado por Ahmed y su equipo para ser accesible a cualquier persona, incluidos estudiantes y aquellos sin amplios conocimientos en técnicas bioinformáticas ni acceso a ordenadores de alto rendimiento.
Este software innovador combina métodos estadísticos convencionales con algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia. El resultado: predicciones personalizadas para pacientes y una representación visual de biomarcadores significativos en la predicción de enfermedades.
En otro estudio, publicado en Scientific Reports, los investigadores aplicaron IntelliGenes para descubrir nuevos biomarcadores y predecir enfermedades cardiovasculares con una precisión notable.
“La convergencia de conjuntos de datos y los asombrosos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático encierran un enorme potencial”, expresó Ahmed, quien también es profesor adjunto de Medicina en la Facultad de Medicina Robert Wood Johnson en EE.UU. “IntelliGenes puede apoyar la detección precoz personalizada de enfermedades comunes y raras en los individuos, así como abrir vías para una investigación más amplia que en última instancia conduzca a nuevas intervenciones y tratamientos”, añadió Ahmed.
Además, los investigadores validaron el software al utilizar Amarel, el clúster de computación de alto rendimiento gestionado por la Oficina de Computación de Investigación Avanzada de Rutgers. Esta oficina proporciona un entorno informático y de datos de investigación a los investigadores de Rutgers que participan en proyectos complejos de cálculo y de uso intensivo de datos.