Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga (UMA), en colaboración con expertas de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir, ha desarrollado un sistema ‘inteligente’ que analiza los genes implicados en enfermedades como la fibromialgia o la encefalomielitis miálgica, también conocida como síndrome de fatiga crónica.
Lo innovador de esta herramienta radica en su estrategia de consenso, la cual no se basa en un solo algoritmo, sino que compara los resultados de 26 diferentes y busca el punto en común más fiable. Este enfoque, denominado BIO-INSIGHT, va más allá al aplicar inteligencia artificial a datos reales de pacientes, en lugar de limitarse a datos simulados como es habitual en este tipo de investigaciones.
Financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y con el respaldo del Ministerio de Ciencia e Innovación, este trabajo proporciona una imagen más precisa de cómo se relacionan los genes en enfermedades complejas como la fibromialgia o la encefalomielitis miálgica. Esto facilita la comprensión de su origen y evolución, además de contribuir al desarrollo de tratamientos más eficaces y personalizados.
La herramienta BIO-INSIGHT no solo mejora la fiabilidad de los resultados, sino que también identifica patrones y mecanismos clave para comprender patologías complejas, acelerando la identificación de biomarcadores y dianas terapéuticas. Esto supone un avance significativo en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades autoinmunes, neurodegenerativas, cardiovasculares y otras condiciones de salud.
El estudio, titulado ‘Multifaceted evolution focused on maximal exploitation of domain knowledge for the consensus inference of Gene Regulatory Networks’, publicado en Computers in Biology and Medicine, destaca la importancia de las redes genéticas como ‘mapas’ que muestran cómo los genes se activan o desactivan, influyendo en diferentes funciones del cuerpo. Al comprender cómo interactúan los genes entre sí, los expertos pueden identificar su implicación en la aparición de enfermedades.
BIO-INSIGHT utiliza un enfoque evolutivo al combinar la información de 26 algoritmos diferentes, como redes neuronales o machine learning, para adaptarse a cada conjunto de datos. Esta estrategia de consenso ha demostrado ser más precisa que el uso de cada método por separado, proporcionando una solución combinada ajustada a cada caso particular.
Una de las ventajas clave de BIO-INSIGHT es su capacidad para mantener la rigurosidad matemática de cada algoritmo individualmente, enriqueciéndola con información biológica real gracias a la inteligencia artificial. Esto permite su aplicación en el estudio de enfermedades complejas como la fibromialgia, la encefalomielitis miálgica e incluso en el diagnóstico dual de ambas patologías, las cuales carecen actualmente de biomarcadores validados.
Los expertos proponen esta herramienta ‘personalizada’ como una herramienta útil tanto en la investigación como en la mejora de la toma de decisiones médicas. El siguiente paso para el equipo investigador es aplicar técnicas más avanzadas de inteligencia artificial a nuevos grupos de pacientes con fibromialgia y síndrome de fatiga crónica, ampliando su uso a otras enfermedades complejas como el COVID persistente. El objetivo es descubrir nuevos biomarcadores y avanzar hacia tratamientos más personalizados, colaborando con otros centros de investigación y hospitales para llevar estos avances científicos a la práctica médica diaria.
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