Modelos informáticos para pronosticar Alzheimer

2011 Año de la Investigación en Alzheimer
A través de la simbiosis de dos disciplinas, la ingeniería y la medicina, esta investigación de aplicación de “minería de datos” a la enfermedad de Alzheimer, desarrollada por los expertos de la UPO, pretende proporcionar un modelo predictivo que permita conocer qué personas van a desarrollar la enfermedad antes de haber manifestado ningún tipo de sintomatología.Mariola NorteEl grupo de investigación Minería de Datos de la Universidad Pablo de Olavide, coordinado por el investigador Jesús Aguilar, ha puesto en marcha un proyecto orientado a la extracción de modelos de datos que determinen las relaciones que mantienen entre sí los genes durante los procesos biológicos. Con la idea de identificar biomarcadores que desde el punto de vista clínico se puedan investigar, este grupo de expertos trata de determinar qué “redes de genes” intervienen en el proceso neurodegenerativo de la enfermedad de Alzheimer. Está línea de trabajo se enmarca dentro del proyecto Modelos Avanzados en Minería de Datos: Escalabilidad y Aplicación Biológica, en el que también participa la Universidad de Sevilla, iniciado en 2007 y financiado con 287.980€ por el Ministerio de Ciencia e Innovación.El investigador de la Olavide, Jesús Aguilar

La “minería de datos” es una técnica que consiste en preparar, sondear y explorar datos para sacar la información implícita en ellos. “Mediante un software específico, estamos agrupando datos relativos a niveles de expresión génica tomados de pacientes diagnosticados con Alzheimer y pacientes sanos, con edades comprendidas entre los 75 y 82 años. Estos datos serán los que proporcionen el modelo posterior que nos permita conocer qué personas van a desarrollar la enfermedad”, señala el investigador.

Esta investigación de aplicación de la técnica de minería de datos a la enfermedad de Alzheimer se encuentra en una fase preliminar de recogida de información. “En esta primera etapa, nos interesa validar el modelo desde el punto de vista biológico, así que contaremos con un biólogo que verifique el modelo en cuanto a las relaciones de genes y su relevancia”, explica Jesús Aguilar. Más adelante, y una vez hayan comprobado que la primera etapa ha tenido éxito, el grupo de Minería de Datos de la Olavide empezará las gestiones necesarias para validar el modelo desde el punto de vista clínico. El objetivo es que “a partir de los modelos que nosotros obtengamos, el médico pueda desarrollar una investigación clínica posterior con pacientes, como ha sucedido ya con el caso del modelo realizado para el infarto de miocardio”, destaca Aguilar.

Este equipo de expertos ya ha demostrado la utilidad de esta técnica en otros campos. Según informa el investigador: “Ahora nos planteamos determinar qué parámetros indican que se va a producir esta enfermedad relacionada con el envejecimiento para que se puedan desarrollar estrategias de prevención”.

Minería de datosLa minería de datos consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información implícita en ellos. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación. En este sentido el equipo coordinado por Jesús Aguilar desarrolla un sistema inteligente de creación de modelos predictivos, a través de la extracción de información de bases de datos internacionales y datos obtenidos en experimentos de grupos de investigación, con el objetivo de agilizar la labor de los científicos. “Agrupando los datos en estos modelos, obtenemos información sobre cómo interactúan y se regulan entre sí los genes en los procesos biológicos. De esta manera ofrecemos a los expertos indicadores estadísticos que acortan el proceso investigador”. Los resultados de este estudio han sido publicados en la revista BMC.Somos información