Estructura abstracta de átomos o moléculas
El software español que permite identificar las redes genéticas ocultas del cáncer
La herramienta ha sido presentada en la revista científica PLOS Computational Biology
Investigadores de la Universidad de Navarra han desarrollado RNACOREX, una innovadora herramienta de código abierto orientada a detectar redes de regulación genética vinculadas al cáncer y a clasificar a los pacientes según sus probabilidades de supervivencia.
Este software ha sido diseñado por expertos del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (Datai) y del Cancer Center Clínica Universidad de Navarra. Para su validación, los científicos recurrieron a datos proporcionados por el consorcio internacional The Cancer Genome Atlas (TCGA), que agrupa información genética sobre trece tipos distintos de tumores, entre los que figuran los de mama, colon, pulmón, estómago, melanoma y cabeza y cuello, tal como ha señalado la Universidad de Navarra.
La herramienta ha sido presentada en la revista científica PLOS Computational Biology. Según se detalla en la publicación, RNACOREX permite analizar simultáneamente miles de moléculas con el fin de identificar interacciones relevantes entre microARN y ARN mensajero. Estas interacciones, que suelen pasar desapercibidas con los métodos habituales, son esenciales para construir redes reguladoras que resultan interpretables y útiles en el contexto del análisis de supervivencia.
La figura muestra la red específica correspondiente al mejor rendimiento de clasificación obtenido para la base de datos COAD, compuesta por 97 interacciones
Rubén Armañanzas, investigador al frente del Laboratorio de Medicina Digital de DATAI, ha explicado que RNACOREX integra bases de datos internacionales con información real de expresión génica. Gracias a ello, el sistema es capaz de priorizar aquellas interacciones con relevancia biológica y generar modelos probabilísticos de complejidad creciente.
El estudio subraya que RNACOREX alcanza un rendimiento predictivo igual o incluso superior al de modelos de inteligencia artificial más avanzados. A diferencia de estos últimos, conocidos como modelos de «caja negra», esta herramienta ofrece una interpretación clara de los mecanismos moleculares implicados en cada predicción. Así lo ha destacado Aitor Oviedo-Madrid, primer firmante del artículo, quien ha precisado que el software proporciona explicaciones transparentes sobre las interacciones que sustentan las estimaciones de supervivencia.
RNACOREX está disponible en las plataformas GitHub y PyPI, lo que facilita su implementación en distintos entornos de investigación. Además, incluye la posibilidad de descargar automáticamente las bases de datos necesarias, lo que simplifica su uso para científicos de todo el mundo.
Los autores de la investigación hacen hincapié en que RNACOREX representa una alternativa explicable frente a modelos opacos, y supone un paso adelante en el estudio de los procesos moleculares que intervienen en la aparición y progresión de los tumores. La herramienta también abre la puerta a futuras aplicaciones orientadas a una comprensión más profunda del cáncer y al desarrollo de estrategias terapéuticas personalizadas.