Aplicación
de la bioinformática, de los modelos matemáticos y de las nuevas tecnologías
de aprendizaje profundo para descubrir una cura para el Cáncer separando la paja del trigo . El análisis del big data por ordenadores aportara
herramientas para mejorar los diagnósticos.
Cómo
pueden las matemáticas ayudar a "descodificar" el cáncer y otras
enfermedades
http://www.bbc.com/mundo/noticias-37691105
Tom Feilden
BBC
Ciencia
22
octubre 2016
Andrea
Sottoriva mirando la cámara.Image copyrightJAN CHLEBIK/THE ICR)
Andrea
Sottoriva ha trabajado
en el estudio de los neutrinos dentro las fusiones nucleares que ocurren en
astros como nuestro sol.
"Si quieres tener una
carrera en Medicina en estos días, lo mejor es que estudies matemáticas o
sistemas, más que biología".
La
frase es de Rory Collins,
jefe de los ensayos clínicos de la Universidad de
Oxford, y la dijo en medio de una discusión sobre los pros y los contras de las estatinas (las drogas más comunes
utilizadas para el control de colesterol).
Era una buena
frase, pero no pensé mucho en ella sino hasta un par de días después cuando
estaba en medio de una rueda prensa sobre el lanzamiento de una iniciativa para luchar contra el cáncer.
Y fue porque
allí había un científico que no reconocí, pero pronto me di cuenta de que era
precisamente el tipo de persona que Collins tenía en su cabeza.
Era
el doctor en astrofísica Andrea Sottoriva. La mayoría de su carrera se había centrado en el estudio de
los neutrinos -aquella elusiva partícula creada
para la fusión de los elementos en los astros como nuestro sol- en el fondo del
océano y en analizar los resultados de los experimentos en el Gran Colisionador
de Hadrones del CERN (Organización Europea para la Investigación Nuclear), en
Suiza.
"Me experiencia es en
ciencia computarizada, específicamente en la aplica a la física de las
partículas", me
dijo cuando nos reunimos en un laboratorio de la ciudad de Sutton, en el sur de
Reino Unido.
Mujer
analiza los datos en un computador en una institución científica.Image
copyrightGETTY IMAGES
Equipo
biomédico en el Instituto Francis Crick, en Londres.
Y ahora
quería llevar ese conocimiento a la batalla contra el cáncer.
Nueva
era
Pero, ¿por
qué el cáncer? La respuesta puede estar encerrada en un concepto: los macrodatos, o big data.
Lo
que Sottoriva trajo a la lucha contra el cáncer es su conocimiento en modelos
matemáticos que sirvan para agrupar la cantidad -casi incalculable- de
información que han dejado los grandes avances en la medicina de los
últimos años.
"Lo
excitante de todo esto es que podemos aplicar a la bilogía las nuevas técnicas
de análisis que hemos desarrollado en la física", dijo.
"Tenemos
toda esta tecnología que nos permite procesar una enorme cantidad de
información y de repente podemos comenzar a utilizarla para implementar
paradigmas de la física en temas de biología", explicó.
Por
supuesto, usar las matemáticas para resolver problemas
biológicos no es algo totalmente nuevo. Pero recién ahora los
macrodatos, de acuerdo a la lacónica frase de Collins, están comenzando a transformar la ciencia de la medicina y creando una nueva era
de la bioinformática.
"La era de los
macrodatos nos provee de una extraordinaria oportunidad para comprender los
diferentes rangos de distintas condiciones médicas", explicó Collins.
A maths
blackboard at CERNImage copyrightGETTY IMAGES
"La
disponibilidad actual de información es algo nunca visto, al igual que las vías
para adueñarnos de esa información, por lo que su uso nos
daría excelentes herramientas para saber cómo diagnosticar y evitar una
enfermedad", explicó.
Una
advertencia
Pero hay un
problema. La enorme cantidad de información -sobre la que descansa el poder de
la bioinformática- es a la vez su talón de Aquiles.
El profesor de la Universidad de Arizona, Daniel Sarewitz,
advierte sobre un posible "datageddon" (algo
así como el apocalipsis de los datos) y no descarta que los
investigadores sobre estimulados naufraguen
en un mar de información irrelevante.
"Si
estudiar ratones es como buscar tus llaves apenas con la luz de la calle,
estudiar con macrodatos es como buscar tus llaves en el mundo entero sólo
porque puedes hacerlo", dijo Sarewitz.
En esto está de acuerdo el
epidemiólogo Liam
Smeeth.
Una mujer
jugando ajedrez.Image copyrightGETTY IMAGES
Image
caption
La lucha
contra el cáncer puede asemejarse a una partida de
ajedrez, sugiere el físico Andrea Sottoriva.
Si los
investigadores no son lo suficientemente disciplinados acerca de lo que quieren
buscar, podrían caer en "agujeros negros" de la información.
"La
analogía que podemos utilizar es como si dispararas una flecha hacia una pared
vacía. Entonces cuando la flecha impacta la pared, vas y le pintas un círculo
negro como si le hubieras dado en el blanco", explicó.
"Lo que necesitas
hacer es ciencia y apuntar a un objetivo preestablecido", agregó.
Pero la
respuesta a este riesgo, de acuerdo a Sottoriva, puede ser la de aproximarse al
big data del mismo modo que un gran maestro se relaciona con el ajedrez.
"Lo que hace un
gran maestro de ajedrez es anticiparse, predecir las jugadas de su
oponente",
dijo.
Y agregó:
"Si nosotros podemos decodificar la complejidad de una enfermedad como
el cáncer y predecir lo que va a pasar tres o cuatro movimientos más adelante,
entonces vamos a poder a desarrollar tratamientos realmente efectivos basados
en un marco matemático".
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