7 formas en que la investigación del cáncer puede beneficiarse de los Big Data

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Los datos son omnipresentes en la asistencia sanitaria: desde los hospitales, los laboratorios y los centros de investigación hasta los sistemas de vigilancia, los datos forman una parte indiscriminada de los sistemas sanitarios. De hecho, en la investigación de las biociencias hay un sinfín de tipos de datos recogidos a través de la investigación clínica o generados por la secuenciación del genoma o la modelización computacional de fármacos. Investigación sobre el cáncer en particular se beneficia de las aplicaciones de big data y analítica. Los programas de cribado del cáncer inician ricos repertorios de datos de imágenes y de laboratorio, que requieren un análisis en profundidad y pruebas repetidas para que se pueda obtener un valor real de ellos. Las pruebas repetidas y el análisis de datos permiten a los investigadores clínicos desarrollar mejores medicamentos, comprender sus atributos in vivo y producir nuevos tipos de fármacos para combatir el cáncer.

No es un secreto que datos masivos se considera como el método seguro para descifrar la complejidad del cáncer. La necesidad de establecer nuevos mecanismos para tratar el cáncer ha llevado a las empresas a investigar herramientas de visualización y análisis de datos. Capturar, recopilar, almacenar y analizar los datos de las células cancerosas es un juego completamente nuevo en el que IA benévola, 10X Genomics, Medicina Insílica y NuMedii han alcanzado sus primeros hitos. De hecho, 10X Genomics ha ido más allá para ofrecer servicios de secuenciación del genoma completo, secuenciación del exoma y análisis del transcriptoma de una sola célula que indican claramente las secuencias genéticas propensas al cáncer en el ADN, el ARNm y las cadenas polipeptídicas, respectivamente. Son pocos los que utilizan marcos de datos más amplios, mecanismos de cribado novedosos y algoritmos de filtrado de datos de alta definición para probar fármacos contra el cáncer en una amplia gama de entornos celulares.

La aplicabilidad de los macrodatos en el diagnóstico, la experimentación y la gestión del cáncer está siendo aclamada como el paso vital hacia la investigación oncológica de siguiente nivel. He aquí 7 formas en las que el big data está influyendo en la investigación del cáncer.

1. Secuenciación de los genomas del cáncer en humanos

Todas las células de nuestro cuerpo tienen el mismo número de cromosomas y aproximadamente el mismo volumen de ADN. Pero las células cancerosas presentan distintas aberraciones en el contenido cromosómico y el crecimiento, que, si se someten a una visualización in silico, pueden utilizarse para aprovechar la información hasta el nivel del ADN. Estos estudios de secuenciación pueden ayudar a los biólogos celulares, bioinformáticos, biólogos moleculares y nanobiotecnólogos a desarrollar mejores métodos para eliminar las anomalías cromosómicas, lo que puede conducir a posibles vías terapéuticas.

2. Secuenciación de alto rendimiento de muestras de pacientes

Estamos en la época en la que la medicina personalizada se está convirtiendo en algo habitual en la asistencia sanitaria y el cáncer es el mayor campo de acción de ese progreso. Este empuje hacia la medicina personalizada ha hecho recaer en la biología computacional, la rama de la biología que hace que la asistencia sanitaria sea tan sofisticada como se ve hoy en día. Profesor Olivier Elementoexperto en medicina computacional de la Universidad de Cornell, subraya que, dado que las células cancerosas cambian constantemente, evolucionan y se adaptan al entorno humano, ahora es más necesario que nunca disponer de tecnologías de nueva generación más rápidas para descubrir la composición genética de un tumor. Y el esfuerzo no acaba ahí, hay que identificar las secuencias de mutación, segmentarlas y procesarlas en función del gen expresado.

3. Secuenciación de genomas de otros organismos

Resultado de imagen para datos sobre el cáncer

El primer genoma que se secuenció fue el de Escherichia coliun organismo unicelular. Entonces, los genomas de las plantas como Arabidopsis thaliana Se secuenciaron gusanos, reptiles y roedores no vertebrados. Con cada grado de complejidad que llevaban estos organismos, la secuenciación del genoma se hizo más grande en cuanto a la comprensión del potencial de una sola célula para controlar, sensibilizar o alejar las células cancerosas. También presentó teorías de trabajo detrás de los desencadenantes del cáncer. En la actualidad, los investigadores están analizando datos en tiempo real de líneas celulares de cáncer de ovario de ratón/pollo para aumentar o mejorar los métodos de detección del cáncer, además de aumentar la precisión de las pruebas de cribado actualmente disponibles.

4. Análisis del transcriptoma para un mejor seguimiento del cáncer

En la última década se han generado grandes bases de datos de cribado y datos experimentales sólo durante los estudios relacionados con el cáncer. Esto ha añadido un valor crucial para mantener los genes marcadores que ahora son las herramientas de primera mano para el seguimiento de oncogenes, el descubrimiento de fármacos y los estudios de biocompatibilidad. Además, algunas empresas extrapolan los datos del genoma del cáncer para analizar los transcriptomas y la síntesis de proteínas. Esto es la clave para encontrar fragmentos de genes mal colocados y sus productos, por lo que ayuda a rastrear las mutaciones, tanto las conservadoras como las no conservadoras.

5. Incorporación de algoritmos de aprendizaje automático para la elaboración de modelos de diagnóstico

Los sistemas sanitarios almacenan enormes cantidades de datos, que las tecnologías actuales han facilitado su utilización. Los investigadores biotecnológicos e interdisciplinarios están realizando vastos análisis de esas bases de datos mediante el uso de la alta velocidad algoritmos de aprendizaje automático que pueden explorar los datos, interactuar con ellos y garantizar la máxima precisión en la integración de grandes bases de datos. Se están empleando algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de modelización de datos de alta tecnología para integrar los datos relacionados con el cáncer procedentes de distintas fuentes con el fin de obtener una imagen más amplia de los tumores. Las herramientas de visualización de datos genéticos están haciendo furor en la detección del cáncer al permitir nuevos métodos para comprobar el crecimiento de las células cancerosas y la muerte de las sanas. Esto se ha puesto en práctica de forma efectiva al incorporar el Sistema de Información de Modificación Genética e Investigación Clínica, que son los sistemas de gestión de datos de investigación de código abierto más eficientes para visualizar datos de secuenciación y cribado de alto rendimiento.

6. Presentar una mayor claridad en el pronóstico de la enfermedad

Algunas herramientas de software de visualización de datos sanitarios, como el CancerLinQ que permiten a los médicos e intervencionistas acceder a datos médicos de alta calidad de los pacientes. Esto es importante porque ayuda a comprender las incidencias anteriores del cáncer, la progresión de la enfermedad y el régimen de tratamiento previo. Los médicos consultan los datos médicos protegidos de los pacientes mediante herramientas de cribado y los utilizan para recomendar ensayos clínicos, sugerir protocolos de tratamiento personalizados y decidir el alcance del tratamiento del cáncer con mayor eficacia. En la actualidad, los hospitales que registran altas tasas de ingreso de pacientes con cáncer también han empezado a utilizar Tarjetas de identificación del tumor que permiten que sus datos sean accesibles de forma centralizada para su evaluación clínica.

7. Los datos clínicos también presentan respuestas viables para las recaídas del cáncer

Cada vez son más los profesionales sanitarios que recurren a herramientas de análisis de datos para comprender las razones por las que algunos pacientes presentan tumores recidivantes y otros no. Los médicos están evaluando un gran número de informes de casos que ayudan a evaluar los riesgos para la salud de los pacientes con una perspectiva mucho más amplia que antes. Aunque los informes de casos médicos se utilizan desde hace mucho tiempo, es ahora cuando su accesibilidad y utilidad han aumentado. Esto significa que los datos de laboratorio no se someten a procesos de identificación estándar, sino que se evalúan tras compararlos con otros casos notificados a nivel mundial. Esto hace que los datos sean el requisito clave para el tratamiento personalizado.

El cáncer evoluciona a un ritmo superior al de nuestros medicamentos. Por ello, si se pretende vencerlo, controlarlo o prevenirlo, es imprescindible canalizar los esfuerzos con un mejor reconocimiento de objetivos. El big data es esa tecnología fundamental que un científico del cáncer debe aplicar para mejorar la calidad de la investigación y establecer los mejores resultados más rápidamente.

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Sobre el autor

Mahasweta es una escritora médica y comunicadora científica independiente, con experiencia en la creación de documentos técnicos, entradas de blog y artículos de noticias. Es una biotecnóloga de corazón con experiencia en investigación en ingeniería de tejidos, dispositivos de imagen médica y microbiología industrial. Se licenció en Ingeniería Biomédica en el Instituto de Tecnología de Vellore y ha sido editora de publicaciones de revistas de Elsevier, Wolters Kluwer Health y la Royal Society for Chemistry.

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