Especialistas rusos de la HSE (Escuela Superior de Economía) han creado modelos innovadores de redes neuronales para predecir enfermedades multifactoriales. El nuevo método supera significativamente los algoritmos existentes en la determinación de los riesgos de desarrollar diabetes tipo 1, obesidad y psoriasis.
La base del desarrollo es la consideración de la compleja interacción de los genes entre sí, que antes prácticamente no se tenía en cuenta en los pronósticos médicos. Esta interacción, conocida como epistasis, puede tanto aumentar como debilitar la influencia de secciones individuales del ADN en el desarrollo de enfermedades.
Los resultados de nuestra investigación muestran nuevas posibilidades para la medicina personalizada y la prevención. Una evaluación más precisa de los riesgos individuales ayudará a los médicos a desarrollar estrategias eficaces para el tratamiento y la prevención de enfermedades — señala María Poptsóva del Laboratorio Internacional de Bioinformática de la HSE.
Los científicos entrenaron la red neuronal en una base de datos que incluye información sobre el ADN de más de 58 mil personas de origen europeo. Se prestó especial atención a los genomas sintéticos, donde dos o tres secciones interactuaban entre sí, influyendo en el desarrollo de enfermedades.
Las pruebas mostraron resultados impresionantes: la nueva red neuronal recurrente determina el riesgo de desarrollar diabetes tipo 1 con una precisión del 83%, mientras que los algoritmos tradicionales solo logran esta tarea en el 78% de los casos. Este descubrimiento abre nuevos horizontes en la medicina personalizada y la terapia.
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