Primer software de su tipo que utiliza IA y aprendizaje automático para predicción personalizada de enfermedades

Actualmente, no hay herramientas de inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático disponibles para investigar e interpretar el genoma humano completo, especialmente para los no expertos. Ahora, un software único en su tipo combina enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender la importancia de biomarcadores genómicos específicos para predecir enfermedades en las personas.

El software IntelliGenes creado por investigadores de Rutgers Health (New Brunswick, Nueva Jersey, EUA) combina métodos estadísticos convencionales con algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para generar predicciones personalizadas de los pacientes y proporcionar una representación visual de los biomarcadores importantes para la predicción de enfermedades. IntelliGenes ha sido diseñado de tal manera que la plataforma pueda ser utilizada por cualquier persona, incluidos estudiantes o aquellos que carecen de conocimientos sólidos en técnicas bioinformáticas o acceso a computadoras de alto rendimiento.

Imagen: Los investigadores han creado un software único en su tipo para predecir enfermedades (Fotografía cortesía de Rutgers Health)

En un estudio, los investigadores demostraron cómo una amplia gama de usuarios pueden implementar IntelliGenes para analizar datos clínicos y multigenómicos. En otro estudio, los investigadores aplicaron IntelliGenes para descubrir nuevos biomarcadores y predecir enfermedades cardiovasculares con gran precisión. Los investigadores también probaron el software utilizando Amarel, el grupo informático de alto rendimiento administrado por la Oficina de Computación de Investigación Avanzada de Rutgers.

"IntelliGenes puede respaldar la detección temprana personalizada de enfermedades comunes y raras en individuos, así como abrir vías para una investigación más amplia que en última instancia conduzca a nuevas intervenciones y tratamientos", dijo Zeeshan Ahmed, autor principal del estudio y miembro de la facultad del Instituto Rutgers para la Salud, Política de atención sanitaria e investigación sobre el envejecimiento (IFH).

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