Herramienta de IA identifica simultáneamente mutaciones genéticas y tipos de enfermedades

Si bien las herramientas existentes pueden indicar si una mutación genética es perjudicial, generalmente no pueden determinar el tipo de enfermedad que dicha mutación puede causar. Esto obliga a los médicos a analizar miles de variantes, lo que ralentiza el diagnóstico y retrasa las decisiones terapéuticas. Los investigadores han desarrollado un método basado en inteligencia artificial (IA) que no solo detecta las mutaciones causantes de enfermedades, sino que también predice la categoría de enfermedad que probablemente desencadenarán, mejorando significativamente la velocidad y la claridad de la interpretación genética.

El marco de IA conocido como Variant to Phenotype (V2P) ha sido diseñado por investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Monte Sinaí (Nueva York, EUA) para vincular las variantes genéticas directamente con el desarrollo de enfermedades. El sistema utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático entrenados con grandes conjuntos de datos de variantes genéticas patógenas y benignas, combinados con anotaciones de enfermedades. Al integrar información genética y fenotípica, la herramienta predice no solo si una mutación es dañina, sino también el tipo de enfermedad que probablemente cause, como cáncer o trastornos del sistema nervioso.

La V2P se evaluó utilizando conjuntos de datos genómicos a gran escala y se probó con datos reales de pacientes anónimos. En estas evaluaciones, la herramienta clasificó consistentemente la mutación causante de la enfermedad entre las 10 variantes candidatas principales, lo que redujo drásticamente el margen de búsqueda para los médicos. Los hallazgos, publicados en Nature Communications, demuestran que la incorporación de la predicción del fenotipo mejora sustancialmente la precisión y la eficiencia del diagnóstico genético en comparación con los métodos tradicionales de clasificación de variantes.

Al vincular las mutaciones con las categorías de enfermedades, V2P tiene el potencial de acelerar el diagnóstico en pacientes con enfermedades raras y complejas y reducir la incertidumbre en la genética clínica. Este enfoque también puede ayudar a los investigadores a identificar genes y vías biológicas relevantes para la enfermedad, lo que favorece un descubrimiento de fármacos más específico. Los investigadores planean perfeccionar el sistema para predecir resultados de enfermedades más específicos e integrar fuentes adicionales de datos biológicos, ampliando su utilidad para la medicina de precisión y el desarrollo de terapias con información genética.

"Nuestro enfoque nos permite identificar los cambios genéticos más relevantes para la condición de un paciente, en lugar de tener que analizar miles de variantes posibles", afirmó el primer autor, el Dr. David Stein. "Al determinar no solo si una variante es patógena, sino también el tipo de enfermedad que probablemente cause, podemos mejorar la velocidad y la precisión de la interpretación y el diagnóstico genético".

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Escuela de Medicina Icahn en Monte Sinaí