Plataforma de IA utiliza visualización 3D para revelar biomarcadores de enfermedades en datos multiómicos

La capacidad de visualizar datos de salud en tres dimensiones permite revelar patrones y relaciones entre biomarcadores predictivos que los métodos convencionales no pueden. Los biomarcadores desempeñan un papel fundamental en el diagnóstico precoz y el tratamiento personalizado; sin embargo, su complejidad en los datos multiómicos suele dificultar su análisis. Mediante la introducción de técnicas avanzadas de visualización, los científicos pueden interpretar mejor los riesgos de enfermedades y las vías de tratamiento de forma más accesible e intuitiva. Ahora, investigadores han desarrollado una solución innovadora para visualizar mejor los resultados obtenidos mediante enfoques de inteligencia artificial/aprendizaje automático (IA/ML) en datos clínicos y multiómicos integrados, lo que facilita el descubrimiento de nuevos biomarcadores y el análisis predictivo.

3D IntelliGenes, desarrollado por investigadores de la Universidad Rutgers-New Brunswick (New Brunswick, NJ, EUA), es una plataforma de IA/ML de código abierto diseñada para la visualización de datos multiómicos. El software está optimizado para ordenadores de escritorio y disponible en Windows, macOS y Linux, lo que lo hace accesible a científicos con diversos conocimientos en bioinformática. Permite a los usuarios analizar visualmente conjuntos de datos biológicos y clínicos a gran escala, destacando interacciones sutiles pero importantes entre biomarcadores.

En su estudio publicado en BMC Medical Research Methodology, los investigadores describieron la plataforma, lo que representa la primera demostración detallada de cómo la visualización 3D puede integrar e interpretar datos multiómicos complejos. Mediante la creación de un flujo de trabajo integral, demostraron que el sistema puede generar gráficos visuales que representan las relaciones entre biomarcadores, lo que permite a los científicos detectar señales relacionadas con enfermedades con mayor eficacia que con los métodos estándar.

Las aplicaciones de la plataforma van mucho más allá de la investigación. Podría facilitar el diagnóstico precoz de enfermedades, mejorar la precisión en el descubrimiento de biomarcadores y avanzar en la medicina personalizada mediante la adaptación de tratamientos basados en las características moleculares específicas de cada paciente. Con una mayor integración clínica, la tecnología podría adaptarse para detectar indicadores de enfermedades como marcadores cardiovasculares o cambios específicos del cáncer, lo que podría influir en las estrategias de tratamiento a nivel mundial.

“Nuestro objetivo es que los datos multiómicos sean más accesibles a la comunidad científica en general para que los investigadores puedan comprender mejor las enfermedades y sus tratamientos”, afirmó Zeeshan Ahmed, quien dirigió el equipo de investigación que desarrolló 3D IntelliGenes. “Por ejemplo, el software podría generar gráficos visuales que muestren las relaciones entre biomarcadores, como los indicadores de enfermedades cardiovasculares, lo que podría ayudar a investigadores y médicos a analizar e interpretar la salud cardíaca y los riesgos de enfermedades de forma más eficaz”.

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Universidad Rutgers-New Brunswick