Machine Learning aplicado a la prevención del Cáncer

machine learning cancer

El proyecto “Pan-Cáncer el cual hace uso de machine learning para predecir secuencias que dan lugar al cáncer, ha dado a conocer sus resultados a a través de una serie de publicaciones, y estas han de representar un gran paso en el mundo de la medicina preventiva.

Los resultados son producto de un trabajo que inicio en el año 2012 en el estado de California (USA), con el objetivo de estudiar anomalías genéticas que dan origen al cáncer.

El análisis consistió en leer el genoma completo de más de 2600 personas que sufrían 38 tipos de tumores diferentes, obteniéndose como resultado, que las primeras mutaciones causales del cáncer aparecen años o décadas antes de que se diagnostique la enfermedad.

La pregunta a hacerse es: ¿Representa esto la probabilidad de detectar el cáncer antes de comprometer la salud de las personas? Conforme a las conclusiones presentadas todo apunta a que la respuesta es” sí”. 

¿Cómo funciona esto?

Basados en machine Learning se lee el genoma completo del paciente, y para tener una idea de lo complejidad de los cálculos, se deben conocer los siguientes datos:

Una persona posee alrededor de 30 billones de células, y cada vez que se genera una nueva, está copia por completo el genoma, compuesto por 3000 millones de letras perfectamente ordenadas.

Esta variabilidad de ordenaciones conlleva a miles de millones de mutaciones a lo largo de vida de una persona, en donde solo una ínfima porción de estas deriva en cáncer.

Con el uso de 13 supercomputadoras y centros de análisis durante aproximadamente 10 millones de horas, equivalentes a más de 1100 años de computación, fue posible lograr una secuenciación predictiva con machine learning, requiriéndose análisis de tejido sano y tumoral.

Las conclusiones plantean que las causas del origen de cáncer, para el 95 % de las muestras tomadas, es de que existen cinco fases correlacionadas capaces de generar la enfermedad.

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Contribución de IBM Watson

Hoy en día a la industria de laboratorios le toma en promedio   12 años y más de $350 millones de dólares poner un fármaco en el mercado.

La compañía Johnson and Johnson está trabajando con IBM Watson cargando una base de datos que contiene informes científicos, para que esta sea capaz de forma autónoma reducir los tiempos en laboratorio de la fabricación de los fármacos.

IBM Watson es un ejemplo de aplicación de machine learning que ya cuenta con la capacidad de diagnosticar cáncer en su primera fase con un 90% de precisión al disponer de los estudios de un paciente determinado.

Cuando los mismos análisis son evaluados por los doctores alcanzan en promedio el 50 % de precisión en el diagnóstico de las primeras mutaciones. 

Los nuevos diagnósticos y aplicaciones de detección basados en machine learning representan una revolución en el sector, procesos más eficientes, precisos y sobre todo enfocados en la prevención.

José Gregorio Cuevas Bencosme
José Gregorio Cuevas Bencosme
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