Investigadores utilizan IA para predecir la migración de células cancerosas de mama

Un grupo de investigadores de las universidades de Granada y Sevilla han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) para predecir la migración celular en el cáncer de mama, que combina técnicas de biología computacional y aprendizaje profundo.

Dirigidos por Juan Antonio Marchal Corrales y Miguel Ángel Gutiérrez Naranjo, los investigadores han publicado un estudio innovador que presenta esta IA, diseñada para mejorar la predicción de la evolución de la migración celular en el contexto del cáncer de mama.

El cáncer de mama es una de las principales causas de enfermedad en mujeres tanto en España como en el mundo. En España, se estima que alrededor de 33.000 mujeres son diagnosticadas con esta enfermedad cada año, según datos de la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC). A nivel global, la Organización Mundial de la Salud (OMS) informa que el cáncer de mama afecta a aproximadamente 2,3 millones de mujeres anualmente.

Este trabajo multidisciplinario representa un avance significativo en la integración de técnicas de 'deep learning' (aprendizaje profundo) y biología computacional. Se enfoca en el desarrollo de un marco predictivo que utiliza el aprendizaje profundo para analizar y predecir la migración de células cancerígenas.

"La metástasis es la principal causa de mortalidad en pacientes con cáncer de mama y comprender cómo se produce la migración celular es crucial para desarrollar mejores estrategias terapéuticas", ha explicado el investigador co-principal del Departamento de Anatomía y Embriología Humana de la Universidad de Granada y miembro del Centro de Investigación Biomédica (CIBM), Jesús Ruiz.

A su vez, el equipo ha diseñado una arquitectura de redes neuronales. Esta considera tanto las características espaciales como temporales de los datos de migración celular, que mejora así la capacidad de análisis de la dinámica en modelos de cáncer de mama.

Este enfoque automatizado puede aplicarse a modelos tridimensionales más complejos que replican de manera más precisa las características de los tumores y promete abrir nuevas oportunidades para la investigación y el tratamiento del cáncer.

Además de su aporte científico, el avance del equipo se destaca por su accesibilidad, ya que el código y los datos generados están disponibles públicamente para fomentar la colaboración internacional y el acceso abierto en la investigación sobre el cáncer.

El proyecto ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIN), la Junta de Andalucía y la Cátedra Doctores Galera y Requena de Investigación en Células Madre Cancerígenas de la Universidad de Granada.

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