Permite analizar, graficar e interpretar gran cantidad de datos y, así, poder obtener información relevante que ayuda a los científicos en la toma de decisiones
Salud18/12/2024
Redacción CuyoNoticias
A partir del análisis de datos se buscan biomarcadores para tratar de dar una respuesta terapéutica a las personas que no responden a los tratamientos. Los trabajos también se enfocan en pacientes que desarrollan cáncer en edad temprana.
“Va a ser el futuro de los tratamientos del cáncer”, dice el Dr. Joaquín Merlo, biotecnólogo e integrante del equipo de investigación que el Dr. Gabriel Rabinovich lleva adelante con el apoyo del CONICET y Cáncer con Ciencia de Fundación SALES. Es que su trabajo se centra en la búsqueda de biomarcadores, con foco en la proteína Galectina-1, para poder transformar grandes cantidades de análisis de datos en información relevante para los investigadores.
A los 15 años, Merlo sabía que quería dedicarse a la ciencia. Se formó en biotecnología y bioinformática y hoy trabaja en Big Data y secuenciación de ADN, es decir lee, decodifica e interpreta el ADN de cada persona. “Básicamente tenemos 25.000 genes, lo cual corresponde sólo al 1% del ADN y codifica, o tiene escrita la información que nos hace funcionar, todo el otro 99% sirve para otras cosas (también muy importantes)”, dice Merlo.
Para poder llevar adelante su trabajo, Merlo utiliza Inteligencia Artificial que le permite analizar, graficar e interpretar gran cantidad de datos y, así, poder obtener información relevante que permite a los científicos la toma de decisiones. Para tener una idea, cada célula posee en su ADN 1 terabyte de información, algo así como la capacidad de 8 Smartphone de 128 GB de memoria.
La secuenciación genética masiva y el análisis de datos han permitido a los investigadores identificar mutaciones y características específicas de los tumores. Utilizando algoritmos avanzados de IA, se pueden correlacionar estos datos con la respuesta a tratamientos anteriores, permitiendo así el desarrollo de terapias más eficaces. Según Merlo, “por medio de Big Data y la Inteligencia Artificial podemos diseñar tratamientos más personalizados, optimizando los resultados para cada paciente”.
En este sentido, el equipo se encuentra trabajando en entender cómo la proteína Galectina-1 se relaciona con el sistema inmunológico y de esta forma detectar biomarcadores que permitan predecir la efectividad del tratamiento. “Según los datos de todos los pacientes, relacionados con los datos de todas las drogas que tenemos y de todos los tumores existentes, tratamos de machear y ver ese paciente en particular, con sus características, qué droga o tratamiento podría responder, y qué droga no debería recibir porque o bien no le va a hacer efecto o le va a traer mayores complicaciones”, explica Merlo.
Este desarrollo es posible gracias a más de 150.000 donantes mensualizados que acompañan los programas científicos de Fundación SALES y el CONICET.
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