Un equipo de investigación de la Universidad de Oviedo ha diseñado un algoritmo con el que ha conseguido predecir la presencia de enfermedad de Parkinson utilizando para ello una firma genética que contiene solo tres genes.
El trabajo ha sido desarrollado en colaboración con el servicio de neurología del Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA), y publicado en la revista Journal of Medical Informatics and Decision Making.
Los resultados de la investigación confirman que "hemos conseguido caracterizar de modo robusto las vías genéticas alteradas en personas enfermas de Parkinson" ha explicado Juan Luis Fernández-Martínez, catedrático de la Universidad de Oviedo y coordinador del grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático, que lleva varios años investigando las enfermedades neurodegenerativas para intentar comprender los mecanismos genéticos implicados en su desarrollo y aportar nuevas hipótesis de trabajo.
Para el desarrollo de esta investigación se analizaron datos genéticos de 114 cerebros congelados, 59 de ellos procedían de individuos sanos y 55, de individuos enfermos de Parkinson, del Queen Square Brain Bank for Neurological Disorders (UCL Institute of Neurology), de Londres, de los que se obtuvo ácido ribonucleico (ARN) de diferentes zonas del cerebro.
En este estudio se han desarrollado varios modelos matemáticos, basados en técnicas de inteligencia artificial del Grupo de Problemas Inversos, para realizar el muestreo robusto de las vías genéticas alteradas por la enfermedad, "dado que este tipo de problemas poseen un alto grado de indeterminación", explica Juan Luis Fernández-Martínez, y que “existen múltiples combinaciones de genes que podrían explicar el desarrollo de la enfermedad, y nuestro objetivo es privilegiar la invariancia biológica, es decir, los genes y vías genéticas cuya implicación en el desarrollo de la enfermedad no dependa del algoritmo utilizado para estudiarla”.
Predicción con un 89% de exactitud
En este trabajo el equipo investigador ha conseguido caracterizar una serie de genes novedosos, nuevas dianas terapéuticas y métodos sencillos de diagnóstico precoz. El resultado es que han conseguido predecir la enfermedad de Parkinson con un 89% de exactitud, utilizando una firma genética que contiene solo tres genes, en concreto los genes, GRHL1, SBDS y RPS4Y1.
El gen GRHL1 regula el metabolismo de lípidos y está relacionado con la progresión y metástasis del cáncer colorrectal. El SBDS regula mecanismos de estrés y daño celular, mientras que RPS4Y1 hace lo propio con mecanismos de replicación viral. "Es importante tener en cuenta que este último gen y otros, como JARID1D, están ligados al desarrollo del Alzheimer. También este último gen está vinculado con la esclerosis múltiple".
Las vías genéticas, es decir, conjuntos de genes que codifican una función biológica, más importantes tienen que ver con mecanismos de resistencia a la insulina, factores de transcripción FOXA1/FOXA2 que sirven para mantener las vías dopaminérgicas neuronales, vías relacionadas con el comportamiento celular en condiciones de hipoxia (HIF-1), y la vía de señalización P53, que es bien conocida en cáncer. Además aparecen vías relacionadas con la respuesta inmune y las infecciones virales.
"La mayor parte de los genes analizados nunca habían sido relacionados con el Parkinson, lo que ha dado lugar a unos resultados que proporcionan nuevas dianas terapéuticas, como la vía de señalización de la insulina o los factores de transcripción FOXA1/2", destaca Juan Luis Fernández-Martínez.
Cuestión también destacada, según Fernández-Martínez, es "la invarianza biológica, es decir, que los genes alterados no dependen de cómo se realice el muestreo o del algoritmo utilizado sino que son inherentes a la biología".
Diagnóstico precoz
De cara a conseguir un diagnóstico precoz cuestión importante también sería que "los genes pudiesen ser detectados sin necesidad de medirlos en el cerebro".
Otro de los hallazgos relevantes del trabajo es la conexión del Parkinson, a través de ciertos mecanismos, con el Alzheimer y con diferentes tipos de cáncer (colon, colorrectal y próstata). “Es de esperar que estos hallazgos sean confirmados clínicamente y den lugar al diseño de nuevas terapias”, indica Fernández-Martínez.
De hecho, otra de las líneas iniciadas en este estudio y que sus responsables quieren continuar es el reposicionamiento de fármacos, en concreto, fármacos como zebularina, nimustina o acipimox, "cuyo efecto debería ser estudiado más detalladamente en modelos preclínicos. Lo que está claro es que este tipo de técnicas provenientes de la inteligencia artificial son necesarias para optimizar el diseño de fármacos”.
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