Un grupo de científicos informáticos de la Universidad de Delaware y la Universidad de Georgetown, han desarrollado un nuevo sistema para determinar rápidamente, qué fármacos son efectivos para combatir y tratar el cáncer. De igual forma, se busca determinar que pueden funcionar mejor, dados los marcadores genéticos para una patente. Es el primer sistema de este tipo disponible públicamente para tratar el cáncer.
El primer sistema de este tipo disponible públicamente, en el cual se incorpora su base de datos,es eGARD (que extrae la asociación de anomalías genómicas con respuesta a ciertos fármacos).
Este nuevo avance permitirá a los médicos tener un mejor acceso a los datos que unen los factores genéticos, y los resultados del tratamiento distribuidos entre cientos de revistas académicas.
Cuando sus genes funcionan correctamente, funcionan como si estos fuesen los gerentes de planta de una fábrica en versión miniatura. Esta diminuta fábrica es la que dirige la producción de proteínas que sostienen la vida. Pero algunas veces, un gen se vuelve pícaro o fuera de lo común y produce un tumor canceroso en su lugar. Cuando los expertos en cáncer identifican estos genes defectuosos, pueden diseñar planes para tratar el cáncer efectivamente, basados en evidencia pasada.
Sin embargo, hasta ahora, los datos que relacionan los factores genéticos y los resultados del tratamiento se han difundido entre cientos de revistas académicas. Llevaría días para que los médicos, sin hacer nada más, encontraran y leyeran todos estos informes. Ahora, pueden pasar ese tiempo entregando tratamientos optimizados.
La promesa de eGard ¿Qué es?
eGARD es un sistema de minería de textos que analiza palabras y frases en la literatura médica para encontrar relaciones entre las anomalías genómicas y las respuestas a los medicamentos.
«Los médicos no tienen tiempo para leer todos los informes y la literatura de cada tumor», dijo Peter McGarvey, autor del estudio y profesor asociado de bioquímica en la Universidad de Georgetown. «eGARD es una forma de ayudar a destacar lo más importantes para los médicos, los genetistas médicos o quizás, compañías que ya lo están haciendo de otras maneras».
El equipo de investigación mencionado anteriormente, aplicó el sistema eGARD en aproximadamente 36.000 resúmenes de artículos, recuperando 50 genes y 42 medicamentos contra el cáncer, incluidos inhibidores del ciclo celular, inhibidores de quinasas y tratamientos con anticuerpos.
El equipo de investigación primero entrenó al sistema para identificar indicaciones de anomalías genéticas, con nombres muy científicos como «sobreexpresión de ERCC1» o «polimorfismos C677T y A1298C del gen MTHFR».
Estos científicos entrenaron la herramienta para buscar texto que sugiriera resultados de tratamiento, como «respuesta significativamente peor» o «tasa de supervivencia». Posteriormente, buscaron palabras y frases que conectaran una anomalía genética con un resultado, como «correlacionar», «asociar» o «sensibilizar».
Al extraer y procesar piezas de texto clave, eGARD puede hacer coincidir las firmas genéticas con los resultados con un 95% de precisión. «Esperamos que esto pueda marcar una diferencia para los oncólogos y los pacientes con cáncer por igual», dijo el autor del estudio, Vijay Shanker, profesor de informática y ciencias de la información en la Universidad de Delaware.
Los investigadores de este centro educativo universitario, desarrollaron el código y el procesamiento de datos para eGARD. Por otro lado de forma paralela los investigadores con enfoque clínico en Georgetown, proporcionaron casos de uso, terminología, conjuntos de datos seleccionados y una idea de qué información era más importante para los médicos que trabajan en medicina de precisión. Ambos grupos probaron y refinaron el sistema.
El equipo hará una interfaz pública para eGARD. También puede ser incorporado a otro software eventualmente como un método innovador y versatil para tratar el cáncer.